机器学习面试必备：海量数据获取与人工数据创造策略

"获取大量数据和人工数据-进入it企业必读的200个.net面试题完整扫描版" 在IT领域，尤其是机器学习和数据分析中，获取大量数据至关重要。数据是模型训练的基础，特别是对于低方差模型，增加更多的训练数据往往能显著提升模型的性能。然而，数据的获取并不总是一帆风顺，有时需要通过人工方式创造数据。 1. 人工数据合成：在某些情况下，我们无法直接获取足够的数据，例如在开发文字识别应用时。这时，可以通过下载各种字体并结合随机背景图片创建新的训练实例，以此构造一个无限大的训练集。这种方法允许我们从零开始构建实例，模拟真实世界中的多样性。 2. 手动收集和标记数据：对于有结构的数据，如图像或文本，可能需要人工进行收集和标注。例如，图像分类任务可能需要人工标注每个图像的类别，以便模型学习。虽然耗时，但这种方式确保了数据的质量和准确性。 3. 众包：当需要大量的人工参与时，众包是一种有效的方法。通过平台如Amazon Mechanical Turk，可以将数据标注任务分发给全球的参与者，快速收集大量标记数据。 吴恩达教授在Coursera上的斯坦福大学机器学习课程中强调了这些获取数据的方法。课程涵盖了广泛的机器学习主题，包括： - 监督学习：涉及参数和非参数算法，如支持向量机(SVM)、核函数以及神经网络。这些方法通常用于已知输入和输出的数据集，如分类和回归任务。 - 无监督学习：包括聚类、降维和推荐系统，以及深度学习在推荐系统中的应用。这类学习通常用于发现数据的内在结构或模式，如用户行为分析。 - 最佳实践：探讨偏差/方差理论，这是理解模型性能的关键概念。此外，课程还涵盖了如何在机器学习和人工智能的创新过程中应用这些理论。 课程采用案例研究的方式，涵盖智能机器人、文本理解、计算机视觉、医疗信息、音频处理和数据挖掘等多个领域。这种实践导向的教学方法有助于学生将理论知识应用于实际问题。 课程为期10周，包含18节课，适合初学者和有一定经验的学习者。提供的视频和课件清晰，且每节课都配有PPT，便于学习。通过学习，学员不仅可以掌握理论知识，还能获得解决实际问题的实用技巧。 中国海洋大学2014级的博士生黄海广整理了这门课程的资源，包括视频、字幕和课件，为其他学习者提供了便利。视频字幕由教育无边界字幕组翻译，并由黄海广进行了合并和部分翻译，确保了内容的准确性和可用性。