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品牌型號(hào)：lenovo ThinkPad X250
系統(tǒng)：Windows 10
軟件版本:

屬于機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)流程的是數(shù)據(jù)獲取、特征提取、模型訓(xùn)練和驗(yàn)證、線下測(cè)試、線上測(cè)試。

1、數(shù)據(jù)獲取：首先從線上拉取用戶真實(shí)數(shù)據(jù)，用現(xiàn)有模型過(guò)一遍這些數(shù)據(jù)得到一些有用的信息作為標(biāo)注人員的一個(gè)參考，加快標(biāo)注速度；標(biāo)注完成后，數(shù)據(jù)入庫(kù)并解決沖突，沖突即是同一個(gè)query，兩次標(biāo)注結(jié)果不一致，解決沖突的辦法一般是人工check，得到一個(gè)更準(zhǔn)確的標(biāo)注；

2、特征抽?。篘LP任務(wù)一般需要抽取數(shù)據(jù)的特征，如ngram、詞典特征、詞向量特征、上游模塊的輸出等。一般離線和在線均需要特征抽取，所以離在線的這部分代碼是共用的，避免在線特征抽取和離線不一致。抽取特征時(shí)有個(gè)小技巧是把能想到的特征均抽取出來(lái)，并保存成文本文件，避免重復(fù)的執(zhí)行特征抽取的步驟，在實(shí)驗(yàn)的時(shí)候用mask的方式去屏蔽掉那些對(duì)模型沒(méi)用的特征，因?yàn)獒槍?duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的模型，值為0的特征一般不影響最終結(jié)果（如tanh/ReLU等，但sigmoid激活層可能會(huì)影響）。這樣抽取出來(lái)的特征的格式一般還不能滿足機(jī)器學(xué)習(xí)框架的要求，通過(guò)腳本轉(zhuǎn)化成機(jī)器學(xué)習(xí)框架要求的格式即可。

3、模型訓(xùn)練和驗(yàn)證：常用的模型訓(xùn)練和驗(yàn)證步驟是：首先以一個(gè)簡(jiǎn)易的算法開始，快速的進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并在交叉驗(yàn)證集上進(jìn)行驗(yàn)證；然后畫出它的學(xué)習(xí)曲線，通過(guò)學(xué)習(xí)曲線確定是否更多的數(shù)據(jù)或者更多的特征會(huì)對(duì)模型的優(yōu)化有幫助。接著人為地檢測(cè)交叉驗(yàn)證集中被錯(cuò)誤的進(jìn)行分類的或者預(yù)測(cè)的樣本的共同特征，從實(shí)際入手對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，不斷調(diào)整并驗(yàn)證在交叉驗(yàn)證集上的誤差，尋找最優(yōu)的結(jié)果，優(yōu)化模型。

4、線下測(cè)試：指在模型驗(yàn)證有提升后，在測(cè)試集上測(cè)試模型的性能指標(biāo)。線下測(cè)試可以將模型集成在應(yīng)用程序里測(cè)試，也可以單獨(dú)測(cè)試模型。線下測(cè)試的指標(biāo)一般跟具體的業(yè)務(wù)需求相關(guān)，包括：準(zhǔn)確率(accuracy)、精確率(precesion)、召回率(recall)、F1值等。

5、線上測(cè)試：是模型上線后的測(cè)試，是跟業(yè)務(wù)緊密相關(guān)的一個(gè)指標(biāo)。在實(shí)際工作中，一般先將版本上線至一個(gè)復(fù)制小流量環(huán)境，打到這個(gè)環(huán)境的流量同時(shí)也打到線上環(huán)境，然后同時(shí)取出線上環(huán)境的結(jié)果和復(fù)制小流量環(huán)境的結(jié)果，抽出兩者的diff，人工做gsb(good bad same)，即針對(duì)有diff的case，人工標(biāo)注小流量好(good)，還是線上好(bad)，或者兩者打平(same)，如果good多于bad，說(shuō)明gsb通過(guò)，可以上線供用戶體驗(yàn)。這種方法與A/B testing類似。模型上到線上后，可以通過(guò)用戶行為反饋模型的好壞，如用戶點(diǎn)擊、pv等。