Deep Learning Note: 3-3 比较人类水平
1. 与人类水平做比较的原因 最近几年，将机器学习系统的性能与人类水平进行比较越来越流行，一个原因是随着深度学习的发展，机器学习算法的性能有了大幅的提升，在很多领域，机器学习算法的性能已经可以与人类相比。另一个原因是在一些人类也可以解决的问题上，更容易设计和搭建机器学习系统来解决这些问题。 对于很多机器学习任务，随着时间的推进，在算法的性能到达人类水平之前，进展会比较快；而当算法性能超过人…
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Deep Learning Note: 2-1 设置机器学习应用
1. 训练集、开发集、测试集 在训练模型时，通常会将整个用于训练的数据分成三部分：训练集（Train Set），保留的交叉验证集（Hold-out Cross Validation Set）或称为开发集（Development Set / Dev Set），和测试集（Test Set）。通常的工作流程是： 选择算法/超参数等条件。 使用训练集对模型进行训练。 使用开发集对训练得到的模型进行评估…
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