如何构建机器学习模型?数据挖掘、机器学习和深度学习有何区别

一直以来，机器学习都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来机器学习的相关介绍，详细内容请看下文。

一、如何构建机器学习模型

1.场景分析

除了一些火烧眉毛的紧急事项外，对于工作中多数不那么紧迫的事情来说，可以给自己预留一个场景分析的过程。相当于在做一个事情之前，先跳出这个事情，思考其周边与其相互关联，可能决定其是否能成立的种种条件，然后再选择一头扎进这个场景之中。

在场景分析的过程中，要对细分的业务场景进行梳理，基于业务目标，评估机器学习建模的可行性和可复用性。如果业务目标清晰，机器学习的方式也合适的话，就去建模吧。

2.数据准备

数据是一个机器学习项目的原材料，相当于做菜的食材，盖楼的地基，不可谓不重要。在数据准备的过程中，要看现实中能拥有几个数据来源，它们共同组成了一个怎样的数据广度;要基于业务目标，铺开一套因子指标体系，看其中有哪些是可实现的;同时对于最终获取到的数据，也需要进行质量分析，如完整度，异常值等，并展开基础的数据预处理工作。

3.模型开发

模型开发的工作，其实才是真正意义上属于生产的过程。首先需要了解所选算法的基本原理，从而展开后续的处理工作，比如通过特征工程把源数据转化为模型可读取的数据;通过成熟的机器学习平台或框架，进行模型训练和生成，并在投产前进行模型评估和验证。

4.模型应用

模型生成之后，其实只是在技术意义上的生成，并非是业务意义上的可用。比如信用风险模型输出了一个概率，这个概率如何应用到不同的用户群体中，这里就需要结合一套具体的业务策略体系。模型的应用过程，便是在模型输出到业务输出之间的一道桥梁。

5.模型部署

经过了评估和验收，如果模型性能达到了预期的效果，则可进入模型部署和任务调度的阶段。但模型的部署上线，并不是一劳永逸的事情，在投产之后，仍要进行跟踪和监控，比如模型性能的变化，覆盖人群的稳定性等，如果触发了变更条件，则要进行模型的优化工作。

二、数据挖掘、机器学习和深度学习之间有什么区别

虽然所有这些方法都有相同的目标，提取可用于决策的见解、模式和关系，但它们具有不同的方法和功能。

数据挖掘可以被视为从数据中提取洞察力的许多不同方法的超集。它可能涉及传统的统计方法和机器学习。数据挖掘应用来自多个区域的方法来识别数据中先前未知的模式。这可能包括统计算法、机器学习、文本分析、时间序列分析和其他分析领域。数据挖掘还包括数据存储和操作的研究和实践。

通过机器学习，目的是了解数据的结构。因此，统计模型背后有一个理论是经过数学证明的，但这要求数据也满足某些假设。机器学习是从使用计算机检查数据结构的能力发展而来的，即使人们不知道这种结构是什么样子的。机器学习模型的测试是新数据中的验证错误，而不是证明空假设的理论测试。由于机器学习通常使用迭代的方法从数据中学习，因此可以轻松地自动学习。这些步骤通过数据执行，直到找到一个可靠的标准。

深度学习结合了计算能力的进步和特殊类型的神经网络，以学习大量数据中的复杂模式。深度学习技术是当今最先进的技术，用于识别图片中的对象和语音中的单词。研究人员正在尝试将模式识别方面的成功应用于更复杂的任务，例如机器翻译、医疗诊断以及许多其他社会和企业问题。

尽管人工智能和机器学习的概念早已出现，但它们开始成为主流应用的一部分。但是，现在仍处于起步阶段。如果人工智能和机器学习有用并且令人印象深刻，当得到更好的训练和改进时，其实施将会更加有效。

经由小编的介绍，不知道你对机器学习是否充满了兴趣?如果你想对它有更多的了解，不妨尝试度娘更多信息或者在我们的网站里进行搜索哦。