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在機(jī)器學(xué)習(xí)中,經(jīng)常聽(tīng)到一個(gè)詞:“模型訓(xùn)練”,不禁疑惑:模型是什么東西?怎么樣訓(xùn)練的?訓(xùn)練后得到的結(jié)果是什么?
下面用圖簡(jiǎn)單描述個(gè)人理解:
在人工智能中,面對(duì)大量用戶輸入的數(shù)據(jù)/素材,如果要在雜亂無(wú)章的內(nèi)容準(zhǔn)確、容易地識(shí)別,輸出我們期待輸出的圖像/語(yǔ)音,并不是那么容易的。因此算法就顯得尤為重要了。算法就是我們所說(shuō)的模型。
當(dāng)然,算法的內(nèi)容,除了核心識(shí)別引擎,也包括各種配置參數(shù),例如:語(yǔ)音智能識(shí)別的比特率、采樣率、音色、音調(diào)、音高、音頻、抑揚(yáng)頓挫、方言、噪音等亂七八糟的參數(shù)。成熟的識(shí)別引擎,核心內(nèi)容一般不會(huì)經(jīng)常變化的,為實(shí)現(xiàn)”識(shí)別成功“這一目標(biāo),我們只能對(duì)配置參數(shù)去做調(diào)整。對(duì)于不同的輸入,我們會(huì)配置不同參數(shù)值,最后在結(jié)果統(tǒng)計(jì)取一個(gè)各方比較均衡、識(shí)別率較高的一組參數(shù)值,這組參數(shù)值,就是我們訓(xùn)練后得到的結(jié)果,這就是訓(xùn)練的過(guò)程,也叫模型訓(xùn)練。
所以:
模型 = 算法
訓(xùn)練 = 為達(dá)成高識(shí)別率的目標(biāo),使用大數(shù)據(jù),找出最優(yōu)配置參數(shù)的過(guò)程
結(jié)果 = 確定參數(shù)配置,實(shí)現(xiàn)高識(shí)別率
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