Julia O'Neill, Direxa Consulting, talks about the human element of machine learning projects in a recent panel discussion.Julia O'Neill, Direxa Consulting, talks about the human element of machine learning projects in a recent panel discussion.Julia O'Neill, Direxa Consulting, talks about the human element of machine learning projects in a recent panel discussion. Julia O'Neill, Direxa Consulting, spricht kürzlich in einer Podiumsdiskussion über das menschliche Element maschineller Lernprojekte. Julia O'Neill, Direxa Consulting, erklärt, warum Fachkenntnisse für jedes maschinelle Lernprojekt von entscheidender Bedeutung sind. Sie können die vollständige Podiumsdiskussion in sehen Dieses On-Demand-Video .
„Wo Menschen für die Einrichtung von Daten für maschinelles Lernen oder für jede Art von Analyse wirklich wichtig sind, muss zunächst entschieden werden, welche Komponenten der Daten für die Formulierung eines Modells nützlich sind. Und das klingt einfach, es hört sich so an, als ob wir in der Lage sein sollten, einfach die Liste durchzusehen und alle diejenigen auszuwählen, die drin sind und diejenigen, die draußen sind, aber es wird wirklich schwierig.
„Erstens haben wir für diese Probleme normalerweise viele hundert potenzielle Prädiktorvariablen, und es ist wirklich schwierig, dies zu sichten. Bei einigen dieser multivariaten Methoden sind die Regeln etwas anders. In einer einfachen linearen, univariaten oder nur wenigen Variablen gleichzeitig würden wir die Variablen auswählen, die unserer Meinung nach einen Blick wert sind, denn wenn wir zu viele eingeben, werden sie verwirrt und… wir Ich werde nur Unsinn finden.
„In der Welt des maschinellen Lernens versuchen wir natürlich, so viele vernünftige Variablen wie möglich einzubringen, und lassen uns von den Algorithmen bei der Entscheidung helfen, welche es wert sind, beibehalten zu werden. Aber die Menschen sind wichtig. “
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