创新和思考问题的角度

2019年1月4日 下午4:42

四个角度：

模型 + 算法 +步骤 +数据 + 度量指标

1. 模型和算法的区别：
   1. 都是对抽象，只是抽象的对象不同
      1. 请问数学模型和计算机算法之间的关联和区别是什么？ - 知乎
      2. 模型：是对某类事物/某类问题的抽象
      3. 算法：是对具体过程/方法的抽象
   2. 在机器学习和深度学习中
      1. 算法是必须是人设计出来
      2. 模型，在大数据的时代驱使下，更多的是通过数据去训练出来
         1. 当然，也可以向算法一样，认为的去设计
2. 步骤：
   1. 从时代发展的角度，有些步骤验证是不好的，或者可以被取代的，那么我们就把他删去
   2. 随着认识的提高和尝试，也会有新的步骤加进来
3. 数据
   1. 要加强对数据的理解，像天池这样的大赛，更多是需要的不是你对技术有高深的见解，更需要你对数据的行业知识
   2. 即使是相同的模型，根据对数据的理解的高低，我们也可以让模型训练出不同的效果。
4. 度量指标：
   1. 在ML和DL中度量指标是：loss函数意味着什么
   2. 在一些公开比赛中，评价指标也是一种度量指标