如何建立机器学习组合？建立后处理业务事半功倍

亦凉 2022-08-28 14:51 80阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  内容介绍
 *  机器学习组合的好处
 *  建立机器学习组合
 *  使你的组合变的强大
 *  机器学习组合的发展趋势

# 内容介绍 #

一个组合通常被设计师和艺术家用来向潜在的客户和雇主展示以前工作的例子。

设计、艺术和摄影都是作品具有创造性和经验性的例子，告诉别人你能做到这一点与展示给别人看不一样。

在这篇文章中，我将说服你，建立一个机器学习组合对你，其他人和社区都有价值。

您将发现机器学习组合到底是什么，可以包含哪些类型的项目，以及如何使您的项目组合真正为您工作。

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# 机器学习组合的好处 #

如果你刚开始学习机器，或者你是一个经验丰富的老手，一个机器学习组合可以让你走上正轨，展示你的技能。创建一个机器学习组合对你和其他人来说都是一个很有价值的练习。

**给你的好处**

建立一组已完成的机器学习项目可以让您集中精力，保持积极性，并在未来的项目中发挥作用。

*  **聚焦** 每个项目都有一个明确的目的和终点.小项目的努力和资源有限，可以保持较高的速度。
 *  **知识库** 完成项目的集合为您提供了一个知识库，以便您在从舒适区进一步推进项目时进行反思和利用。
 *  **路径** 有那么多闪亮的东西要调查，提醒你自己，你正在寻找一个一致的集合项目，可以用作杠杆，使你走上正轨。

**对他人的好处**

已完成的项目组合可被其他人用作具体技能、沟通能力和动力示范的指标。

*  **技能** 项目可以展示您在特定问题领域、工具、库技术栈或算法方面的能力。
 *  **通讯** 必须至少从项目的目的和调查结果的角度来理解一个项目。管理一个好的组合需要优秀的沟通技巧，这就证明了你有能力很好地沟通技术科目。
 *  **动机** 工作和完成附带项目，无论规模大小，都需要一定程度的自律。事实上，你成功地整理了一个投资组合，这是你对这个问题的兴趣和管理你时间的能力的丰碑。

**对共同体的好处**

在公共场合分享您的项目将给更广泛的机器学习社区带来好处。

*  **合作** 公共项目可以从第三方获得反馈，这可能提供扩展和改进，您和社区本身都可以从中学习。
 *  **起点** 一个公共投资组合项目可以为其他人提供学习和发展的起点，也许是为了他们自己的小项目或一些严肃的项目。
 *  **个案研究** 一个公共项目可以提供一个研究点，也许是一个独特或有趣的算法行为或问题分解，这正是创新的源泉。

希望，我已经让你相信，建立一个机器学习组合有一些你感兴趣的好处。接下来，我们将看看机器学习组合到底是什么。

# 建立机器学习组合 #

机器学习组合是已完成的独立项目的集合，每个项目都以某种方式使用机器学习。该文件展示了项目的集合，并允许对单个项目进行审查。

有效机器学习组合的五个特性包括：

*  可接近：：我主张以可公开访问的网页或公共代码存储库集合的形式将投资组合公之于众。你希望人们在可能的情况下找到、阅读、评论和使用你的作品。
 *  小的每个项目的范围都应该很小，包括精力、资源，最重要的是你的时间(10-20小时)。你很忙很难集中注意力。看我的小项目方法。
 *  已完成小项目帮助你完成项目。设定一个适度的项目目标并实现它。就像微型实验，你展示你的成功和失败的结果，它们都是有用的学习。
 *  独立每个项目应是独立的，以便能够孤立地理解。这并不意味着您不能利用以前的工作，这意味着项目本身作为一个独立的工作是有意义的。
 *  可理解 每个项目必须清楚和有效地传达其目的和调查结果(至少)。花点时间，确保一双新的眼睛明白你做了什么，为什么它重要。

四种小项目思想这可能会激励你，包括：

*  研究机器学习工具或库的属性。
 *  研究机器学习算法的行为。
 *  调查和描述数据集或机器学习问题。
 *  用您喜欢的编程语言实现机器学习算法。

您可能认为不属于项目组合的项目的一些想法包括：

*  **课程作业** 为机器学习相关课程(如MOOC)清楚地展示你的笔记和家庭作业。
 *  **书评** 从阅读和复习机器学习书中清晰地展示你的笔记。  
    软件评论使用机器学习相关软件工具或库的清晰演示和工作示例。
 *  **竞争参与** 您清楚地看到了参加机器学习竞赛的说明和结果，例如卡格尔。
 *  **评注** 一篇回应机器学习主题博客文章的文章，或你在问答网站上对机器学习相关问题的详细回答奎拉, Reddit机器学习或越界。

现在您已经知道了机器学习组合是什么，并对项目有了一些想法，让我们来看看如何在您的投资组合中找到最棒的东西。

# 使你的组合变的强大 #

为了使你的投资组合光彩夺目，你需要做一些简单的营销。别担心，不是那些肮脏的东西，只是一个很好的老式词。

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**代码库**

考虑使用公共源代码存储库，如GitHub或比特桶很自然地列出了你的公共项目。这些设置鼓励您在每个项目的根目录中提供一个自述文件，该文件描述了项目的全部内容。使用此特性可以清楚地描述每个项目的目的和结果。不要害怕包括图像，图表，视频和链接。

为下载项目和重新创建结果提供明确的说明(如果涉及代码或实验)。您希望人们重新运行您的工作，使它尽可能容易(即键入此下载，然后键入此构建和运行)。

**策划项目**

您可以在GitHub上整理任何老项目，但只需在机器学习组合中包含您最好、最清晰、最有趣的工作。

像画廊一样管理你的项目。选择那些最能展示你的技能、兴趣和能力的人。炫耀你能做什么和你做了什么。这些自我提升的想法可以反馈给你想要解决的项目。在你的视野中要清楚，你想去哪里，你想要解决哪些项目，这些都会帮助你达到目标。拥有这个过程。

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**目前的调查结果**

花很多时间写结果。解释它们与项目目标的关系。解释它们在域中或可能产生的影响。列出扩展的机会，如果你有一个月或一年的时间深入研究这个项目的话，你会或者可以去探索这些机会。

创建表格，图表和任何其他漂亮的图片，帮助你讲述你的故事。把你的发现写在博客上。为了获得额外的分数，创建一个显示你是如何获得结果的短屏幕放映，并在YouTube上发布一个小功率点的演示文稿来说明这意味着什么。这个视频可以嵌入您的博客文章，并链接到您的项目存储库自述文件。

根据您的发现以及它们对您的重要性(比如在Kaggle竞赛中表现出色)，您可以考虑创建一个技术报告并将其上传到Scribd，并将您的幻灯片上传到SlideShare。

**推广你的工作**

您可以在完成每个项目时共享它的细节。你可能每周完成一次，这取决于你在学习和/或工作中所能找到的空闲时间。在社交媒体上分享链接是一个良好的开端，比如Twitter、Facebook和Google+。

我建议你把每一个项目(或仅仅是你最好的项目)加在一起，作为“项目“在LinkedIn上。它支持项目的想法，您可能需要为它们创建一个要列出的职位。考虑一下你的博客，你的独家贸易公司的名字，或者创造一个相关的职位和头衔，比如“机器学习掌握“(眨眼)或”自我教育“.

现在我们有了一些关于如何使我们的投资组合光彩照人的想法，以及如何把这个词说出来，我们可以看看一些机器学习组合的例子。

# 机器学习组合的发展趋势 #

代码组合的想法并不新鲜，它被烘焙到了GitHub中。有趣的是在最近的采访中数据科学家和管理人员，甚至随着参与机器学习比赛和在线培训的完成而被要求投资组合。

就像编程面试中的示例代码一样，机器学习组合正在成为招聘的一个重要部分。

寻找好的(或至少填写)机器学习组合的例子。寻找那些在机器学习竞赛中表现出色的人，他们通常会在他们的博客和公共代码库中有一个惊人的项目集合。

寻找开源机器学习项目的贡献者，他们可以在博客和公共代码库上拥有令人惊叹的教程、应用程序和软件扩展。

现在就开始。挖掘你的项目，并把它们放在一起，在一个故事，解释你的知识，兴趣或技能的机器学习。

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