斯坦福21秋 实用机器学习（李沐）课程介绍与数据处理
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机器学习项目流程概述
- 将问题转化为机器学习可处理的形式
某些问题本身具有较高的复杂性：例如叠衣服、驾驶等任务。
然而，一些在表面上看似难以通过机器学习解决的问题，实际上却较为容易实现，比如翻译任务等。
在工业应用中，许多问题往往具备一定的独特性，因此需要对整个机器学习算法的适用范围和功能有较为全面的认知。
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数据的获取与预处理
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模型的训练与参数调整
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将训练完成的模型部署至实际运行环境
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持续关注模型的表现：包括对其预测精度、在线响应延迟等关键指标进行实时监控等。
举例来说，如预测某一房产的价格或识别数字等任务，属于回归问题的范畴。
在实际操作中，可能不会一开始就尝试使用复杂的深度学习模型。通常会先构建一个相对简单的模型进行测试，例如采用线性回归这一基础方法，以初步评估数据的质量以及整体流程的有效性。
在实际应用过程中可能会遇到各种挑战：
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