結構化機器學習項目

實踐方法論 要成功的使用深度學習技術，僅僅知道存在那些算法和解釋他們爲何有效的原理是不夠的，一個優秀的機器學習實踐者還需要知道如何針對具體應用挑選一個合適的算法以及如何監控，並根據實驗反饋改進機器學習系統。機器學習系統開發中，實踐者需要決定 是否收集更多的數據 是否增加訓練集的多樣性 是否訓練更長時間 是否使用更好的優化方法 是否增加和減小模型容量 是否添加後刪除正則化項 是否使用dropout

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