欢迎来到本次课程 本期视频教学将会基于机器学习策略 教你如何构建你自己的机器学习项目 我希望通过本次课程 能使你学到 更为快捷高效的构建机器学习系统的方法 那究竟什么是机器学习策略呢 让我们从一个贴近生活的实例入手 假设你正在开发一个猫分类模型 捣鼓了一段时间以后 系统的准确率到了90% 但是并没有达到你的预期 可能你的脑海中会涌现许多提升准确率的思路 比如 你可能会想 去收集更多训练数据 你还可能会说 是不是训练样本多样性不够 训练集应该包含更多不同姿势的猫 或者更多样化的反例 或者使用梯度下降再将算法训练更长时间 或者换一种优化算法 比如Adam优化算法 或者尝试更复杂或更简单的神经网络 或者你想试试dropout和L2正则化 或者你想改变网络架构 比如更换激活函数 改变隐藏单元的个数等方法 当我们试图优化深度学习系统时 总会有很多方法可以去尝试 问题在于 如果你选择的方法不正确 很有可能花了6个月的时间 最终一事无成 比如 我曾经看到过一些团队 花了整整6个月的时间 收集更多的数据 但最后才发现 6个月后系统的性能提升微乎其微 所以 假设你并没有6个月的时间可供投入 那么如果有快捷高效的方法 分辨出在之前提到的或者没有提到的各种想法中 哪些值得进行尝试 哪些可以直接放弃<br />将会对你有很大帮助 在本次课程里 我希望大家能学习到一些基本套路 也就是一些分析机器学习问题的方法 这些方法 会让你避免南辕北辙 我也希望通过本次课程 能与大家分享一些 我在过往设计和应用大量深度学习产品时 总结出的经验教训 我觉得这些知识让本次课程变得与众不同 目前我还没见到类似的系统性教学过程 即使是在各个大学的深度学习课程里也一样 实际上 机器学习策略在深度学习时代 的变化日新月异 比如现在基于深度学习算法实现的功能 靠前几代的机器学习算法简直无法想象 我希望这些方法能够帮助你更有效地 让深度学习系统尽快达到你的期望<br />翻译 | 审阅：Cousera Global Translator Community