「Deep Learning」Note on Machine Learning Yearning

Sina Weibo：小锋子Shawn
Tencent E-mail：[email protected]
http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/80198393

1 Why Machine Learning Strategy

为什么采用机器学习策略？
因为机器学习是很多重要应用的基石。比如，web搜索，email反垃圾，语音识别，商品推荐，等等。对于我来说，我关注机器学习算法在医学影像、医学信号和医学文本中的应用。

书中第一章假设我们创建并运营一个猫图识别公司，并处于努力提高猫检测器准确率的困境中。我们可能有如下想法：1、收集更多猫图；2、在收集过程中，关注训练集的多样性，比如各种姿势的猫、不同毛色的猫、利用不同sensor拍摄的猫；3、让算法迭代更多更充分；4、尝试更大的神经网络；5、尝试更小的神经网络；6、尝试加入正则项，比如L2惩罚；7、改变神经网络结构。此书的作用就是在开发应用中，告诉我们哪些可行的窍门，那些不可行的窍门，节省我们的时间。

2 How to use this book to help your team

如何使用这本书？

完成这本书的阅读，为机器学习项目设定工程方向，会有深入的理解。

3

Chapter 50

Choosing pipeline components: data availability

针对管道系统是否end-to-end，分析了数据获取的影响。
1、end-to-end系统的数据通常较少，需要设计采集装置进行数据收集；
2、但是，我们可以利用手上的数据开发非end-to-end系统。

Chapter 51

Choosing pipeline components: task simplicity

分析任务简单性，并建议我们分治困难问题。

Chapter 52

Directly learning rich outputs

简单地说，神经网络很强大，我们的欲望也更多，希望输出更多有用的信息。