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  • 物联网中机器学习的挑战和机遇 据研究报告到2020年,将有超过200亿台互联网连接设备投入使用,这些设备每年将产生超过500个zettabytes的数据,随着更多的技术进步,这个数字预计将继续大幅增加。对于已经投资物联网...

    物联网中机器学习的挑战和机遇

    据研究报告到2020年,将有超过200亿台互联网连接设备投入使用,这些设备每年将产生超过500个zettabytes的数据,随着更多的技术进步,这个数字预计将继续大幅增加。对于已经投资物联网的70%以上的组织而言,所有这些数据自然代表了独特的竞争优势,并且获得了用于开发创新AI应用程序的宝贵信息和见解的巨大机会。

    事实证明,对于数据科学家和机器学习工程师而言,物联网数据与商业领袖一样令人兴奋。从医疗保健和农业到教育和运输,物联网蓬勃发展的领域与其应用程序一样多样化,从发现新信息到决策控制。物联网数据科学为创建令人兴奋的新数据产品打开了大门。但是,我们将在本文中研究物联网数据科学的一些特殊性。
    物联网中机器学习的挑战和机遇
      数据注意事项

    正如我们所看到的,物联网构成了新数据的最大来源之一。物联网数据实际上可能被视为大数据的缩影。如果我们查看通过一个设备生成的数据,我们通常会处理相当少量的数据(即使这也正在改变)。然而,随着无数分布式设备生成连续的数据流,物联网产生了大量的数据。它的多样性同样令人印象深刻:物联网设备收集各种类型的信息,从音频到传感器数据,并且总体上负责数据格式多样性的奇妙爆发。因为这些设备靠近用户并不断收集信息,这个生成的数据通常是高速的; 这使得物联网数据特别适合时间序列建模。

    但是物联网数据也有一些独特的方面,使得它的开发极具挑战性。由于在采集和传输过程中发生错误,因此通常会产生噪声。这使得构建,清理和验证数据的过程成为机器学习算法开发中的关键步骤。从本质上讲,物联网数据也是高度可变的,这是因为各种数据收集组件之间的数据流存在巨大的不一致,并且由于存在时间模式。不仅如此,数据本身的价值高度依赖于底层机制,捕获数据的频率以及处理数据的方式。即使来自特定设备的数据被认为是值得信赖的,我们仍然需要考虑到即使在类似条件下不同设备可能表现不同的事实。因此,在收集训练数据时捕获所有可能的情况在实践中是不可行的。

    半监督学习

    然而,物联网数据最显着的特征之一在于它的粗糙:因为物联网设备通过各种复杂的传感器收集数据,它们生成的数据通常非常原始。这意味着在提取业务价值并构建强大的AI应用程序之前,必须进行大量数据处理。事实上,在构建智能物联网应用程序时,将有意义的信号与噪声分离并将这些非结构化数据流转换为有用的结构化数据是最重要但危险的步骤。

    大量的物联网应用需要使用有监督的机器学习,这是一类机器学习算法,需要在训练模型之前标记数据。由于手动标记大型数据集是一项耗时,容易出错且可能成本高昂的任务,因此机器学习专业人员通常会先着手标记的开源数据集开始,或者从少量数据开始标记。然而,物联网数据的困难来自于它的特殊性:因为这些数据通常是独一无二的,所以不能保证现有的开源数据集是随时可用的,因此工程师必须标记自己的数据。

    但是,由于物联网数据的可变性,标记一个小的随机样本可能是不够的。考虑到这一点,这些是在监督算法训练中利用标记和未标记数据的半监督学习策略的完美环境。特别是主动学习,其中允许算法向群众工作者查询在训练时智能选择的训练实例的子集的标签,这是非常适合的方法,允许机器学习科学家获得类似的算法精度。标签成本的一小部分。

    人群传感

    在机器学习方面,物联网发展的一个非常有趣的方面是人群感知的出现。群体感知存在两种不同的形式:自愿,当用户自愿提供信息时,以及机会主义,当没有明确的用户干预时自动收集数据。这是物联网数据不仅可以为物联网应用的开发或改进做出贡献的一种方式,而且还可以用作其他非物联网应用的输入。

    物联网实际上允许以前所未有的方式收集非常独特的数据集。因为每个设备生成的数据通常是人为的,所以用户可以标记或验证它。

    模型开发

    如今,人工智能取得令人瞩目的进步背后的主要因素之一是出现了更好的技术,例如GPU,可以实现更快的数据处理。物联网的机器学习带来了一个有趣的难题:虽然最好的模型需要接受大量数据的培训,但大多数物联网设备仍然受限于存储空间和处理能力。出于这个原因,安全有效地将大量数据从设备传输到服务器或云,反之亦然,这是开发AI应用程序的关键。在云计算时代,一种自然的解决方案是将数据导出到开发模型的云中,并在模型准备好使用后将模型导出回设备。这特别有吸引力,特别是因为预计到2021年,所有生成的数据中有94%将在云中处理,这意味着它也可以利用其他数据源,无论是历史数据还是源自其他物联网设备。然而,将复杂模型存储回存储器受限的设备本身就是一个挑战,因为具有大量参数的复杂模型(例如深度学习模型)本身通常非常大。另一方面,在用于推理步骤的从设备向云上的模型发送数据的解决方案也可能是次优的,尤其是在延迟需要非常低的情况下。将复杂模型存储回存储器受限的设备本身就是一个挑战,因为具有大量参数的复杂模型(例如深度学习模型)本身通常非常大。另一方面,在用于推理步骤的从设备向云上的模型发送数据的解决方案也可能是次优的,尤其是在延迟需要非常低的情况下。将复杂模型存储回存储器受限的设备本身就是一个挑战,因为具有大量参数的复杂模型(例如深度学习模型)本身通常非常大。

    另一个挑战来自于物联网设备可能无法连续连接到云,因此可能需要一些本地参考数据进行离线处理,以及独立运行的能力。这是边缘计算架构变得有趣的地方,因为它使数据能够在边缘设备级别进行初始处理。当需要增强安全性时,这种方法特别有吸引力; 这也是有利的,因为这种边缘设备能够过滤数据,降低噪声并提高现场数据质量。

    不出所料,人工智能工程师一直在努力实现两全其美,最终开发出雾计算,这是一个分散的计算基础设施。在这种方法中,数据,计算能力,存储和应用程序以最合理的方式在设备和云之间分布,最终通过将它们更紧密地结合在一起来利用它们各自的优势。

    转学习

    我们已经看到物联网设备能够生成大数据,但在实践中,使用外部历史数据集开发物联网智能应用程序的情况并不少见。这意味着可以依赖于由多个IoT设备的集合(通常是跨多个用户的相同类型的设备)生成的数据,或者依赖于完全不同的数据源。应用程序越具体和独特,现有数据集可用的可能性就越小 - 例如,当设备捕获与开源图像数据集没有相似性的非常特定类型的图像时就是这种情况比如Imagenet?。话虽如此,物联网应用实际上是几种现有现有模型的巧妙融合,这是很常见的。这使得转移学习很好地适应了物联网环境中智能应用的发展。

    转移学习范例包括在数据集上训练模型(通常是金标准模型)并使用它来对另一个数据集进行推断。或者,可以使用在生成此模型期间计算的参数作为在实际数据集上训练模型的起点,而不是将模型初始化为随机值。在这种情况下,我们将原始模型称为“预训练”模型,我们对特定于应用程序的数据进行微调。这种方法可以将训练阶段加速几个数量级。使用相同的范例,可以使用由最终用户直接生成的数据来训练一般模型,然后根据具体情况对其进行细化和优化。

    安全和隐私问题

    由于互联网连接设备技术通过提供物理和网络世界之间的连接来扩展当前的互联网,因此它生成的数据非常通用,但也是导致严重隐私问题的原因。事实上,参与物联网的大约50%的组织认为安全是物联网部署的最大障碍。考虑到大约三分之二的物联网设备在消费者领域,以及个人的一些共享数据是如何,很容易理解为什么。这些问题加上与频繁数据传输到云上的预期风险相结合,解释了用户为何要求保护其数据的保证。

    然而,当这些物联网应用程序由“联合”数据(即多个用户生成的数据)提供支持时,事情变得更加阴险:用户数据不仅可以直接泄露,还可以通过旁道攻击间接暴露,当恶意代理反向工程机器学习算法的输出以推断私人信息。由于这些原因,数据保护法明显有必要与技术和应用程序本身一起发展。

    物联网机器学习是以人为本的机器学习

    由于物联网设备使互联网更贴近用户并触及人类生活的各个方面,因此它们通常允许收集高度上下文和个人数据。物联网数据叙述其用户生活的故事,并使其比以往更容易理解用户的需求,愿望,历史和偏好。这使得物联网数据成为构建根据用户个性量身定制的个性化应用程序的完美数据。

    而且,由于物联网通过收集高度个性化的数据以及提供高度个性化的应用程序和服务而非常密切地触及我们的生活,因此物联网机器学习可以真正成为以人为本的机器学习。

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  • 集成学习,而非使用stack,避免overfitting 1.硬件加速,限制模型大小 2.理论 二 监督信息 三 任务环境 预测和训练数据独立同分布 类别标记恒定 属性空间恒定 评价目标恒定 而现在任务...
    • 关于深度模型

    • 关于监督信息

    • 关于任务环境

     

    一 深度模型:

    深度--纯数值建模任务

    并不擅长符号建模、离散建模任务

    集成学习,而非使用stack,避免overfitting

    1.硬件加速,限制模型的大小

    2.理论

    二 监督信息

    三 任务环境

    • 预测和训练数据独立同分布
    • 类别标记恒定
    • 属性空间恒定
    • 评价目标恒定

    而现在的任务环境并不是不变的

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  • Nanjing university LAMDA group (abbreviation :learning and mining data) I have wide research interests, mainly including artificial intelligence, machine learning, data mining, pattern ...

    Nanjing university

    LAMDA group

    (abbreviation :learning and mining data)

    I have wide research interests, mainly including artificial intelligence, machine learning, data mining, pattern recognition, evolutionary computation and multimedia retrieval, among which machine learning and data mining are my core research areas. I am particularly interested in the problem of how to enable computing machines to handle "ambiguity".

    Currently I am interested in the following ML/DM topics:

    For applications, I am mainly interested in the following areas:

    I am also interested in:

    Research is for fun. If I am interested in some other things, the above list will grow; if something in the list does not attract me any more, the above list will shrink. In short, these are just my current interests.

     

    来自 <https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/>

     

    大数据 不等于 大的价值 来源于数据分析 数据分析的手段:机器学习

    包含关系:深度学习<机器学习<人工智能

    成功来源:

    有效的深度模型

    存在强监督信息

    存在

     

    Deep learning

    Deep neuronal network DNNS

    深度神经网络:

    以往的神经网络采用的时单或双隐层结构,而深度神经网络的层数更多

    • 2012:8层
    • 2015:152层
    • 2016:1207层

    (到现在1000+层的神经网络也已经很常见了)

    神经网络的结构单元函数实际上很简单:

    • input from the i-th neuron
    • θ represent the threshold
    • F:函数必须要是可微的 即:continuous and differentiable

    为什么需要它可微?

    因为我们离不开高效的bp算法,bp算法是深度神经网络的关键的手段,这个算法基于梯度搜索,这个前提是能够将梯度算出来,所以目标必须是要可微的。

    神经网络半个实际以前就有了,是不是因为算力的增长呢?

    answer:这个理解错误,五层以上神经网络在训练的时候出现梯度消失问题,即:五层以上神经网络在将梯度返回回来的时候,接近输入层的地方,梯度会变为0,导致无法训练下去。Clinton(今年图灵奖得主)做的工作,采用逐层训练的方法,让梯度消失不再出现。但现在这个方法已经不再使用了,但是他也证实了防止梯度消失的方法是确实存在的,所以是可能训练出深度神经网络的。所以:可以看出梯度在神经网络中是非常重要的。

    训练方法:

    Bp(backpropagation)

    corn:怎么样有效将梯度算出来,防止梯度消失和梯度弥散

    Why deep?->为什么要用深的才能成功?Open problem

    One explanation模型复杂度

    Increase model complexity->increase learning ability

    Increase model complexity->increase risk of over fitting,difficulty in training

    拿到一个模型,我们希望做泛化,希望这个模型能够对未来的没有见过的做处理,这个能力就是泛化能力,理论上与容量(capacity)有关,一般来说,一个模型的capacity比较大,泛化能力就强。模型容量与模型复杂度有关。如果一个模型的复杂度比较高,那么他的泛化能力就很可能比较强。提高模型复杂度做法:变宽或变深。Deeper or wider,deeper更好,在泛函空间中表达能力要更好。那么为什么知道用深度神经网络做机器学习更好,之前却没有这样去做的原因:机器学习一直避免的就是:过拟合。通过给定的训练集做出一个模型,但是可能会将其中的错误学出来,得出错误的结论。当模型过于复杂,学习能力过于强大,就容易学习错误信息。

    避免过拟合:

    • 做支持向量机时正则化
    • 作决策树 剪枝
    • 神经网络的early stopping

    最简单的方法:过拟合风险降低:可以用大数据去降低在使用高复杂度模型时存在的过拟合的风险

    现在有了大数据(big training data),训练技巧,和算力,所以允许了我们能够用高复杂度模型,而深度神经网络是一种容易使用的高复杂度模型。

    • Big training data
    • Powerful computational facilities
    • Training tricks

    Enable to use high complexity models

    这个解释也可以用来训练浅层神经网络,并不是必然导致需要用深层神经网络,但是为什么深层使用起来更好呢?

    深度神经网络最重要的作用又是什么?

    表示学习。以前用机器学习,需要用特征表示,机器学习关心分类器的问题,而现在只用将数据扔进去,再将结果从另一端拿出来。

    corn:表示学习,自动学习特征,端到端的学习。

    IC Lear

    逐层处理:layer by layer processing

    深度神经网络表示的关系:逐层处理,是区别去浅的神经网络的。

    攻击其能不能站得住,看有没有能够逐层处理的。

    • 决策树。但是不如深度神经网络那么好,原因在于:复杂度不足,有上限,决策树的最大深度不会超过数据离散属性的总数,深度不想神经网络一样可以无限加,2.基于初始特征,神经网络内部是由变换的。
    • Boosting:同样复杂度不足,并且居于初始特征,没有特征变换。

    为了将更多的数据利用起来,需要足够的模型复杂度。所以就要往深度模型上加层数。

    所以深度学习(模型)成功的关键在于:

    1. 逐层加工处理
    2. 内置的逐层变换
    3. 有足够的模型复杂度

    但以上的三个特点是一个猜想。

    那么,我们如果能够找到一个模型有以上的三个特点,那么就能做深度学习。

    如果猜测是合理的,那么这三点没有明确说要用深度神经网络。

    结论:如果这个猜测是正确的,那么我们就有可能构造出深度神经网络之外的深度模型。

    如果我们能构造出这样的模型,并且可以run,我们可以将眼光放得更广一些。

    深度神经网络很好了,为什么要研究其他模型呢?没有办法在数学上证明,可以在计算机角度给出构造性证明。构造出这样条件的模型,能达到这样的结果。深度神经网络有很大的缺陷:参数太多,需要很大的计算法复杂度。

    训练之前需要设计好复杂度,pulling层多大,卷积核多少等等,然后再训练,这个复杂度可能会过于复杂,然后在计算过程中简化模型。需要简化模型就意味着已经花费了额外的计算代价,训练过程中能不能用一个简单模型,然后再去让其变复杂。而神经网络依赖于bp,如果一开始模型不确定,就没有办法求梯度,没办法用这个模型。

    90%机器学习模型只是使用,不关心模型的好坏,只关注结果,目前深度神经网络已经很好了,在图像,视频,语音上work的很好,而这几类问题都是典型的数值建模问题。

    在:kaggle competition中 随机森林和xgboosting在一些离散建模,符号建模,混合建模问题会比神经网络要做的好。

    No free lunch

    也就是说,在一些问题上,深度神经网络并不是在所有的问题是做的好。

    能不能基于不可微构建进行深度学习(即不采用bp算法)

    Realize deep learning with non-differential modules

    子问题:

    • Deep modules=?DNNS
    • 如何不利用BP算法将不可微构建做“深”?
    • 能不能在图像,视频,语音之外的有没有?

     

    深度森林

    不可微构建深度学习,是一个explore

    文章链接:deep forest ,national science review,2019.6(74-86)

    应用在:网络交易的套现问题。

    在非数值建模,符号化建模上,不可微是他的优势。但是该模型也是刚出现,需要很多的工作要去做。New tech usually has a long way to go

     

    研究生关心的问题:

    challenge:Diversity

    如果不保证其多样性,会导致很严重的over fitting的问题,就是将第一层模型的输入当成是第二层模型的输出,迭代构造新的深度模型是行不通的,到第三层就会过拟合。

    深度神经网络防止梯度消失,深度森林,就要防止diversity 消失。

    特征增强:怎么将特征变多,每一层增加三位forest,问题:原来数据很高维,对于增加的维数杯水车薪,是因为增加的特征表示太少了。

    一个训练好的森林模型也可以做到很好的recover,即利用一个训练集训练模型之后将训练集扔掉能够recover出一个完整的训练集。即信息包含在森林里。在文本处理时,can be used as a encoder。bias 这个好不好不好说,但是森林不需要bias

    层次化的分布式表示以为是神经网络才有的,但是深度森林后来证明也有。

    深度神经网络用GPU加速可以map到训练上

    而森林一般是if then else这样switch的操作,所以是不能用GPU来加速

    那么我们就需要找到其他的硬件用来做森林的加速。

     

    DF(deep forest)offers a verification to our conjecture

    The essential of deep learning

    • Layer by layer processing
    • Feature transformation
    • Sufficient model complexity

     

    二:关于监督信息

    目前高度依赖:强监督信息

    例如:深度学习需要有大量的“有标记的样本”

    Alpha zero (阿尔法元)及其背后强化学习技术,真的不需要监督吗?

    属于过度宣传,是因为当初alpha go在训练的时候输入的是样本,在zero自己学习的过程中需要判断每一步的棋局是输赢的状态,游戏本身的“胜负规则”(positive or negative的激励)(上帝判断)本身就是极强的监督信息。

     

    相关探索:

    • 监督信息不完全(incomplete):半监督学习,主动学习
    • 监督信息不具体(inexact):多示例学习,MIML
    • 监督信息不精确(inaccurate):带噪学习,众包学习

    A brief introduction to weakly supervised learning(new science review)

    仍然有大量的内容有待探索,在strong supervision 之外,有incomplete supervision等等

     

    传统的机器学习的学习任务:主要是针对封闭静态的环境(重大的因素大多是定的)

    使用算法训练学习,

    模型(决策树,神经网络,支持向量机,boosting ,贝叶斯网络。。。)

     

    国际人工智能大会(AAAI)

    Presidential address

    相关探索:

    样本类别变化:

    数据分布变化:

    模型属性变化:

    展开全文
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  • 机器学习中,我们主要任务是选择一个学习算法并将其在数据上训练,所以有可能效果不佳两个地方在于: 算法不好 数据不好 我们先从数据不好开始看起。 训练数据数量不够 如果是教一个小孩子认什么是苹果,...

    在机器学习中,我们的主要任务是选择一个学习算法并将其在数据上训练,所以有可能效果不佳的两个地方在于:

    • 算法不好
    • 数据不好

    我们先从数据不好开始看起。

    训练数据的数量不够

    如果是教一个小孩子认什么是苹果,指给他看一下苹果,可能要重复几次,然后这个小孩子就能够识别苹果了。但是对于机器学习而言,实现相同的效果则要难得多。

    机器学习算法需要大量的数据来完成任务。

    即使是简单的任务,也需要大量的样本,对于复杂的问题,比如图片和语音识别则可能需要百万级别的样本。

    对于复杂问题,数据要比算法重要得多,但是通常数据集都是小型的,或者中等大小的数据集,获取额外的数据并不便宜,也不简单。

    训练数据的表征性不够

    为了使得模型泛化足够好,训练数据要包含泛化到新数据的特征。如果用的训练集表征性不够,那么训练得到的模型就不太可能得到精确的预测值。但这个要求其实很高。

    一方面,如果数据样本太小,则很容易受样本噪音的影响;另一方面,即使是样本数量足够大,如果采样方法不够好,也得不到具有表征性的样本数据。这个问题被称作采样偏差

    简言之,在训练时看到的数据要能够代表数据背后的模式。就像考试一样,平时训练的题目不太可能和考试题目一样,但是知识点是一样的。如果训练题没有覆盖到考试的知识点,恐怕考试就得临场发挥了。

    训练数据的质量不够

    这个比较明显,如果你的训练数据充满了错误,异常以及噪音,那你的模型很难习得数据背后的模式,你的系统也就不可能表现得好。

    花费时间和精力来清洗训练数据是十分必要,且重要的。

    现实也是如此,大部分数据科学家都会花费大量时间来做这件事情。

    无关的特征

    Garbage in, garbage out. 垃圾进,垃圾出。

    机器学习项目成功的一个关键点在于得出一套良好的特征集,这个过程称之为特征工程。特征工程牵涉到三个大的方面:

    • 特征选择
    • 特征抽取
    • 收集更多数据,创建新的特征

    特征选择

    在现存的特征中选择出最有用的特征来训练,这显然牵涉到特征的评估方式。

    特征抽取

    组合当前的特征产生一个更有用的特征来。

    创建新特征

    这牵涉到收集更多数据,来创建新的特征。

    在已经知道了数据可能存在的问题之后,我们再来看,数据不够好可能导致的问题。

    过拟合

    过拟合问题其实我们日常生活中天天碰到,我们会对自己遇到的事情放大它的效应。机器学习里,不小心一点,就会掉进来过拟合问题的陷阱中。

    过拟合常常发生的原因在于:模型太复杂而数据量不够以及噪声过大,解决方法有:

    • 简化模型,比如选择有更少参数的模型,减少训练集特征个数,对模型加以限制等
    • 收集更多训练数据
    • 降低训练数据中的噪音:修正错误,去除异常数据

    欠拟合

    过拟合的对立面。表示模型过于简单不足以学到数据中的模式。修正问题的方法有:

    • 选择更复杂的模型,有更多可调参数的模型
    • 特征工程,选择更优秀的特征给学习算法
    • 降低对模型的限制,比如移除正则化等

    现在我们已经了解了很多关于机器学习的概念,当我们完成训练模型时,我们不能只是希望模型要在新数据上泛化得好,而是能够评估它,并微调模型使其表现更好。

    测试和验证

    直接将模型上线看看它的表现当然可以得出评价,但是更好的方式则是将数据集分割成两部分:训练集和测试集

    使用训练集训练,使用测试集测试。

    在测试集上的误差称作泛化误差,这个数字就是我们估计模型好坏的关键指标。

    如果训练误差小,但是泛化误差大,则模型过拟合。
    如果训练误差大,但是泛化误差小,似乎不太可能。

    通常数据的80%用来训练,20%用来留给测试用。

    如果有两个不同模型,让你来选择,那么对两个模型的测试误差进行比较即可做出选择。现在对选好的模型进行优化,比如添加正则化来避免过拟合,如何选择正则化的超参数呢?

    答案是:用验证集,验证集是从训练集中分出来的数据,所以对于训练集来说,会缩小训练集的样本数,我们通过交叉验证法可以避免这种浪费。

    在测试集上验证超参数对应的泛化误差大小,会导致模型渐渐适应测试集,使其在测试集上表现越来越好,但是在生产环境下针对新的数据表现不好。也即扩大范围的泛化能力不强。

    具体执行是这样:训练集被分成互补的两个集合,一个用于训练一个用于验证,训练集不是划分一次,而是划分多次,选出确定的超参数的模型后,就把这个最终的模型在全部训练集上再训练(这我之前没注意到),最后再在测试集上估计泛化误差。

    NFL定理

    没有免费的午餐。

    模型的本质是对观察的简化。

    简化就意味着我们需要丢掉特别详细的细节,这些细节并不能泛化到新的实例上去。但是,哪些数据要丢弃,哪些数据要保留?这就要求我们做出假设,比如这个问题适用线性模型建模呢还是神经网络模型。

    如果对数据本身没有假设,那么就无法断定哪种模型更好。这就是NFL定理。

    但是我们又无法保证哪种模型可以表现更好,唯一能准确知道的方式是在数据上评价它们的表现。在实践中,我们总是要先构建一些合理的假设,并在一些合理的模型上验证。比如简单问题,我们会用线性模型,复杂问题我们则用神经网络模型。

    END.

    参考:

    《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow》

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    2018-09-09 18:05:51
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机器学习的挑战