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臉書AI研究院最近公開機器學習模型的開發教學影片The Facebook Field Guide to Machine Learning,臉書廣告機器學習團隊將建立模型的過程,分成6堂課程的系列影片,分享實際應用機器學習,來解決真實世界中問題的方法。

由於機器學習和AI是現在很火紅的技術,有許多資源分享演算法的運作和研究等,但是,若開發人員有興趣將機器學習技術真正運用在解決生活中的問題,就必須了解整個開發過程如何運作,臉書公開的影片不只是訓練模型的過程,而是包含開發模型的每一個步驟,以及每個步驟會導致模型失敗或是成功的關鍵。

臉書廣告機器學習團隊製作了一系列的影片,來協助工程師或是剛進入AI領域的研究員學習、應用機器學習技術,到真實世界中的問題,團隊將機器學習的過程分為:定義問題、資料、評估、特徵、模型、實驗等6大步驟。

影片中會解釋每個步驟要如何下決定,才能成功地應用機器學習技術到案例中,每堂課程都會強調一些不明顯、容易被忽略,但是在執行的過程中卻很重要部分。

第一堂課中教導開發人員如何定義問題,通常正確的定義出問題,比起演算法的選擇還要更重要,花幾個小時定義問題,可以省下未來花上幾週的時間解決錯誤的問題。

第二堂課則是分享如何準備訓練資料,臉書認為,這個步驟是打造出高品質機器學習系統的主要變數之一。

準備完訓練資料後,在開發模型的架構之前,要先有一個明確的評估模型效能的標準,第三堂課程將會教導研究員如何評估模型的方法。

每堂課都在10分鍾內,臉書期望透過該課程讓研究員了解機器學習的知識,並在每個步驟中做出正確的選擇,用機器學習技術有效地協助業務,目前已公開了前三堂課程內容,其他的課程將在本周陸續釋出。


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