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MLE需要将机器学习技能与软件工程专业知识相结合

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初创公司和美国空军的OODA环。

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简单起见，本文选择将“错误率”最小化作为性能指标。

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当不确定性增加时，即使是最有经验的工程师，这个框架仍然是非常有价值

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由于团队的目标是在测试集上表现良好，所以测试集应该反映产品或业务的需求。

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最终目标是使测试性能尽可能接近我们的猜测，以获得最佳性能。

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在实践中，可能会有许多不同的重叠问题导致当前的结果。

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可以通过可视化神经元反应的直方图，以检查它们是否饱和（导致梯度消失）。

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某些样本可能被错误标记或具有多个合理标签。

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在进行分析之后，需要很好地了解模型所出现的错误类型以及影响性能的因素。