在研究機器學習問題時，我們經常會在不同的步驟受阻。那么如何應對機器學習中的重大挑戰？為了解決幾乎所有這些步驟，這里列出了我們面臨的所有主要挑戰以及克服這些挑戰可以采取的步驟。為了便于理解，還將這些挑戰歸為不同的子領域，即數據準備，模型訓練和模型部署，希望通過閱讀本文，可以幫助大家更好的理解機器學習的意義。

　　數據采集：

1.當我們開始收集數據時，獲取不完整的數據通常令人頭疼。即使我們得到數據，也證明是偏差數據。偏差是指在數據收集或數據分析中與事實不符之處，可能導致錯誤的結論；

2.然后是維數的詛咒，它是指分析在低維空間中不會發生的高維數據時發生的現象；

3.最后，我們有數據稀疏性問題。假設您有一個包含很多空值或不可能值的表。這些值表示數據中的稀疏性。

要克服的步驟：

1.花費適當的時間來理解問題以及解決問題所需的正確數據集；

2.豐富數據；

3.降維技術。

　　離群值：

1.數據中的數值超出范圍或分類值未知；

2.它顯示出對平方損失函數的巨大影響。

要克服的步驟：

1.像binning這樣的離散化技術可以幫助減少平方損失函數；

2.強大的方法，例如Huber損失函數。

　　缺失數據：

1.這會影響信息丟失，從而影響模型的準確性；

2.當關鍵信息被度量，收集或解釋不正確時發生的信息偏差。

要克服的步驟：

1.基于樹的建模技術可以幫助解決此類問題；

2.離散化還可以幫助減少損失函數；

3.歸因。

稀疏目標變量：

1.當主要事件發生率較低時會發生；

2.目標中零或缺失值占絕大多數。

要克服的步驟：

1.比例過采樣；

2.混合模型；

3.模型訓練。

　　過度擬合：

1.過度擬合的主要原因是方差高和偏差低，無法正確歸納。

要克服的步驟：

1.正則化-一種用于通過在誤差函數中添加附加懲罰項來調整函數的技術；

2.噪聲注入-這種方法是指在訓練過程中人為地向輸入數據添加“噪聲”；

3.交叉驗證-一種用于評估統計分析結果如何概括為獨立數據集的技術。

　　計算資源開發：

1.大多數時候，我們執行單線程算法實現；

2.高度可靠的口譯語言。

要克服的步驟：

1.并行訓練許多單線程模型；

2.硬件加速，例如GPU和SSD；

3.低級本機庫；

4.云-Google Colab筆記本。

集成模型：

1.單個模型有時無法提供足夠的準確性；

2.單一模型還會導致過度擬合-高方差和低偏差，無法正確歸納。

要克服的步驟：

1.套袋，提升和堆疊等集成模型可以幫助解決問題；

2.有時將預測的自定義或手動組合有助于提高準確性。

　　超級參數調整：

1.組合爆炸是問題復雜性的快速增長，這是由于問題的組合如何受到輸入的影響所致，它是在常規算法中使用超參數發生的。

要克服的步驟：

1.局部搜索優化，其中還包括遺傳算法；

2.網格搜索或蘭德搜索技術有助于從我們提供的參數中找到最佳的一對超級參數。

　　模型解釋：

1.大量參數和規則使模型難以解釋。

要克服的步驟：

1.使用正則化技術進行變量選擇；

2.替代模型；

3.解釋方法，如LIME；

4.偏相關圖，特征重要性圖可以幫助解釋模型。

　　模型部署：

1.從開發環境到操作計算系統，都必須使用經過訓練的模型邏輯，以協助組織做出決策。

要克服的步驟：

1.Web服務評分可以幫助人們獲得結果；

2.任何組織都更容易理解模型輸出的儀表板。

　　模型衰減：

1.自模型創建以來，業務問題和市場狀況可能會發生變化；

2.新的觀察結果不在訓練數據范圍內。

要克服的步驟：

1.定期監視模型，尤其是在精度降低時；

2.每當數據或系統發生變化而影響模型時，請定期更新模型。

好了關于如何應對機器學習中的重大挑戰的信息，介紹到這里就結束了，想了解更多關于機器學習的信息，請繼續關注中培偉業。