发布的在即将于3月23日至25日2018年，1000多名机器学习从业者将聚集在机器学习布拉格2018听取目前在机器学习领域工作的45位发言者的发言。该活动将在3天内举行，包括有趣的讲座，如由查尔斯·帕克博士,beplay2网页登陆BigML的机器学习算法副总裁，他将介绍机器学习自动化的幕后情况，重点介绍如何知道自动化何时成功，以及如何使之更容易。有兴趣参加2018布拉格机器学习大会上查尔斯·帕克博士的演讲或其他会议吗？今天使用下面的代码购买您的车票以获得10%的折扣!
我们采访了查尔斯·帕克博士，分享了他在2018年布拉格ML大会上的演讲内容。找到下面的摘录。
在你职业生涯的最后几年，你一直专注于ML自动化。这个话题背后的动机是什么？
主要原因是必要性:人们可以获得的培训数据数量正在增加。与此同时，我们可以考虑的模型复杂性越来越大，这意味着我们需要新的方法来处理所有这些非常复杂的模型的参数化。没有人，包括专家，有时间去弄清楚，例如，所有不同的行为方式的所有不同参数的影响梯度下降．所以这些自动化方法一定会成为社交礼仪上必要的在这个领域。
在个人层面上，在所有这些参数之上的一个层上工作对我来说是一件很有吸引力的事情。当您对ML算法进行参数化时，您试图解决的问题是“对于此数据，此算法的最佳参数是什么？”在自动化级别，您的任务是“如何找到最佳参数？”任何算法任何数据，给定有限的计算能力和时间？“对我来说，有一大堆有趣的问题，关于真实世界中数据集的分布以及数据的分布损失函数. “大多数人”拥有什么样的数据，以及“大多数人”如何知道他们何时拥有一个好的模型？了解这些先验知识将使自动化变得容易得多。然而，我们不仅不知道它们是什么，而且我认为我们甚至不知道如何找出它们可能是什么。那是一个令人兴奋的工作场所。
你会告诉那些拒绝加入机器学习革命的人什么？
我要给大家一个惊喜，说那些人怀疑是绝对正确的！机器学习比你想象的要难。使用ML算法从根本上讲是一种与计算机交互的方式，与大多数人所习惯的方式不同，开发一种用于这种交互的工具需要一些时间和才能。当我们训练ML算法时，我们实际上是在用数据编程。因此，即使你不需要编写代码，你也需要养成与程序员相同的思维习惯：优秀的程序员很早就学会按照机器所看到的方式来看待自己的代码；好的ML从业者看到的数据与机器看到的一样。
除此之外，衡量机器学习算法的性能也比你想象的要困难，因此，即使人们用自己的数据做了所有正确的事情，他们有时仍然得不到自己认为会得到的结果。
不过，这并不是让它从你身边溜走的借口。四十年前，计算机本身很难使用，严格来说，它是极客爱好者的领域。那些早期发展了与计算机交互能力的人，使自己能够在一系列不同的职业中获得成功。我认为机器学习很可能对于那些花时间学习如何正确操作的人来说，ng将具有同样的变革力量。
您开发机器学习应用程序已经有相当一段时间了。根据您的经验，您会向现在开始的新的ML从业者推荐什么？
最好的学习方法是练习。我建议你去获取一些数据，然后开始尝试着去预测，去反思模型。如果这太模糊了，可以看看BigMLbeplay2网页登陆教育视频试着从其他来源找到数据这样你就可以做我们在视频中做的事情。通过这种方式，你可以了解机器学习数据“应该是什么样子”，这可能是你开始学习机器学习时的第一个也是最重要的技能。
有这样一种误解，即你必须知道如何编写代码才能开始工作，但这已经不再是真的了。beplay2网页登陆BigML是一个奇妙的游乐场，因为你不需要编写任何代码或安装任何软件。最重要的是，我们有一个界面，让你与你训练的模型交互，这是很难在其他地方得到的。当然，这听起来像是BigML的宣传，但如果我不认为这是非专家进行机beplay2网页登陆器学习的最佳方式，我可能不会在这里工作！
关于讲师
博士查尔斯·帕克他是BigML的机器学习算法副总裁。beplay2网页登陆帕克博士持有计算机科学博士学位俄勒冈州立大学，并曾在伊士曼柯达公司他将机器学习应用于图像、音频、视频和文档分析。他还做过研究分析师奥尔斯顿控股公司，一家自营股票交易公司，为美国和欧洲期货市场开发基于统计的交易策略。
他目前为BigML工作的领域是贝叶斯参数优beplay2网页登陆化和深度学习。他最近在BigML开发的一个项目是深海网BigML平台beplay2网页登陆是世界上第一个能够自动进行网络检测和结构搜索的深度学习算法，它可以自动优化模型性能，最大限度地减少对昂贵专家的需求，从而推动业务价值。查尔斯·帕克博士主持了一项研究基准使用代表各种用例和行业的50多个数据集进行测试。基于广泛的评估，考虑了10个不同的性能指标，每一个都基于10倍交叉验证，beplay2网页登陆BigML Deepnets在30种竞争算法中名列前茅．
此外，查尔斯·帕克博士定期为beplay2网页登陆BigML博客．以下是一些适合你休闲的小贴士:
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