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CDA人工智能學(xué)院致力于以優(yōu)質(zhì)的人工智能在線教育資源助力學(xué)員的DT職業(yè)夢(mèng)想！課程內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、TensorFlow、PyTorch、知識(shí)圖譜等眾多核心技術(shù)及行業(yè)案例，讓每一個(gè)學(xué)員都可以在線靈活學(xué)習(xí)，快速掌握AI時(shí)代的前沿技術(shù)。PS：私信我即可獲取《銀牌會(huì)員》1個(gè)月免費(fèi)試聽機(jī)會(huì)
我們?cè)谏弦黄恼轮薪o大家介紹了很多的秘訣，具體來說就是找到合適的模式、專注于可管理的任務(wù)、使用正確的方法完成工作。在這篇文章中，我們繼續(xù)給大家介紹更多有用的內(nèi)容，具體內(nèi)容就是用精確定義的目標(biāo)構(gòu)建模型、在IT和相關(guān)業(yè)務(wù)部門之間建立密切的合作關(guān)系以及不要被設(shè)計(jì)不良的模型誤導(dǎo)。希望這篇文章能能夠給大家?guī)韼椭?/font>
首先就是用精確定義的目標(biāo)構(gòu)建模型。這似乎是顯而易見的，但許多預(yù)測(cè)分析項(xiàng)目開始時(shí)的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)宏偉的模型，卻沒有一個(gè)明確的最終使用計(jì)劃。有很多很棒的模型從來沒有被人使用過，因?yàn)闆]有人知道如何使用這些模型來實(shí)現(xiàn)或提供價(jià)值，所以使用正確的工具肯定會(huì)確保我們從分析中得到想要的結(jié)果，因?yàn)檫@迫使我們必須對(duì)自己的目標(biāo)非常清楚，如果我們不清楚分析的目標(biāo)，就永遠(yuǎn)也不可能真正得到我們想要的東西。
然后就是在IT和相關(guān)業(yè)務(wù)部門之間建立密切的合作關(guān)系。在業(yè)務(wù)和技術(shù)組織之間建立牢固的合作伙伴關(guān)系是至關(guān)重要的。我們應(yīng)該能夠理解新技術(shù)如何應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)或改善現(xiàn)有的業(yè)務(wù)環(huán)境。然后，一旦設(shè)置了目標(biāo)，就可以在一個(gè)限定范圍的應(yīng)用程序中測(cè)試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價(jià)值。
最后就是不要被設(shè)計(jì)不良的模型誤導(dǎo)。因?yàn)槟Ｐ褪怯扇嗽O(shè)計(jì)的，所以它們經(jīng)常包含著潛在的缺陷。錯(cuò)誤的模型或使用不正確或不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)構(gòu)建的模型很容易產(chǎn)生誤導(dǎo)，在極端情況下，甚至?xí)a(chǎn)生完全錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。沒有實(shí)現(xiàn)適當(dāng)隨機(jī)化的選擇偏差會(huì)混淆預(yù)測(cè)。
在這篇文章中我們簡(jiǎn)單給大家介紹了大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)的最后三個(gè)秘訣，分別是用精確定義的目標(biāo)構(gòu)建模型、在IT和相關(guān)業(yè)務(wù)部門之間建立密切的合作關(guān)系以及不要被設(shè)計(jì)不良的模型誤導(dǎo)。大家在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的時(shí)候除了要注意這三個(gè)秘訣，還有注意前面提到的找到合適的模式、專注于可管理的任務(wù)、使用正確的方法完成工作、能夠訪問質(zhì)量高的數(shù)據(jù)以及容易理解的數(shù)據(jù)這些秘訣，只有融會(huì)貫通才能形成我們的自我思維，然后去支撐或運(yùn)用于我們的工作，完成上級(jí)布置給我們的任務(wù)。以上的內(nèi)容就是小編為大家介紹的相關(guān)內(nèi)容了，感謝大家一路的關(guān)注！
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