Machine Learning: 12 importantes lições

O conhecimento que não é facilmente encontrado em livros e proveniente da experiência de pesquisadores/profissionais da área.

A Few Useful Things to Know about Machine Learning (pdf)

Artigo escrito por Pedro Domingos (2012), Professor do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia na Universidade de Washington.

  • Learning= Representation + Evaluation + Optimization
  • It’s Generalization That Counts
  • Data Alone Is Not Enough
  • Overfitting Has Many Faces
  • Intuition Fails In high dimensions
  • Theoretical guarantees are not what they seem
  • Feature Engineering Is The Key
  • More Data Beats A Cleverer Algorithm
  • Learn Many Models, Not Just One
  • Simplicity Does Not Imply Accuracy
  • Representable Does Not Imply Learnable
  • Correlation Does Not Imply Causation
Anúncios

Tags:,

Deixe um comentário

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair / Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair / Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair / Alterar )

Foto do Google+

Você está comentando utilizando sua conta Google+. Sair / Alterar )

Conectando a %s

%d blogueiros gostam disto: