深度学习从来不是一件容易的事。两天前,深度学习实战派大牛,前Quora的工程团队负责人、前Netflix的推荐算法团队负责人,现Curai(一家医疗AI公司)创始人 Xavier Amatriain, 将他这些年得到的12个教训整理成册,分享在网上,命名为《LESSONS LEARNED - from building practical Deep Learning systems》。

作者简介: Xavier Amatriain,是Curai(一家医疗AI公司)的创始人和CTO。在此之前,他是Quora的VP,以及工程团队负责人。在Quora之前,他是Netflix的研究/工程总监,带领算法团队负责著名的Netflix推荐功能。 他的主要研究领域是:推荐系统和机器学习,已发表论文50余篇。 他的个人主页是:https://xamat.github.io

Sildes简介: Xavier Amatriain将他这些年踩过的坑整理成册,在本次分享中,主要分享如下:

  • More Data or Better Data?
  • Simple Models or Complex Modes?
  • Feature Engineering?
  • Supervised vs. Unsupervised learning?
  • Model Ensemble?
  • Biases in Data? ...

等 12个经验教训。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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