上述图形使用的是百度的思维导图.

因为有些公司对于人工智能技术非常的脑热,认为只要招人给钱就能通吃包打天下,这个其实是不对的行为.

不可以建立模型的数据举例:
例如根据学生翻动ppt次数来判断他的学业成绩,然后进行建模.(明显扯淡对不?但是却通过了国家973计划)

数据不可获取的情况举例:
不打标签的,初创公司数据不够但是想搞深度学习的.

非线性规律
因为神经网络对特征进行组合只能满足线性组合,不可能进行非线性组合(例如两个特征的乘积构造成一个新的特征),因为数据集的相关的业务知识能让你知道哪几个特征的非线性组合对目标是有帮助的.
如果是线性组合,那么即使不具备相关的业务知识,纯粹依靠神经网络的训练,也能训练得到合理的模型.

一定要注意:
数据如果十分庞大,那往往也就不需要你了,因为庞大的数据集,找个没毕业的初高中生调包也能做到90%以上的准确率,那企业花3000块钱的月薪来招人来做就行,还要你干嘛?

数据的建模门槛,要么是数据相关的专业知识不够,要么是数据集不太够,要么不会对开源包进行合理利用.
另外由于AutoML的逐渐发展以及计算机算力的逐渐提升,到后期,如果算力高度发达,那么几个开源包的选择上,计算机可以暴力穷举判断,这个时候就不需要所谓的调参工程师了.

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