如今，机器学习的普及正在上升。越来越多的组织正在使用此技术来预测客户需求，提高库存预测并优化运营。根据最近的一项研究研究，人工智能在2016年获得了超过80亿美元的投资。让我们看一下可以帮助组织最大程度地利用机器学习的7个技巧。

 1.查看数据

准备训练数据集需要花费时间。在此过程中，可能会不时发生错误。因此，在开始处理模型之前，建议您进行数据审查。这将帮助您确定所需数据是否没有错误。

 2.切片给定数据

通常，数据中有不同的结构。因此，您可能希望像切片比萨一样对数据进行切片。您的目标是为切片建立单独的模型。确定目标之后，您可以构建决策树。然后，您可以为细分建立不同的模型。

 3.利用简单模型

建立复杂的模型很重要，这样您就可以从数据中提取信息。简单模型更易于部署。此外，它们使主要业务利益相关者的解释过程变得更加容易。

您需要做的是使用决策树和回归树构建简单的模型。另外，您应该使用集成模型或梯度增强来确保模型的功能。

 4.识别稀有事件

机器学习通常需要不平衡的数据。因此，您可能很难对罕见事件进行正确分类。如果您想消除这种情况，建议您通过欠采样或过采样来建立有偏差的训练数据。

这将有助于平衡您的训练数据。除此之外，较高的事件比率可以帮助算法区分事件信号。决策处理是另一种策略，可以更加重视事件分类。

 5.结合几种模型

通常，数据科学家使用不同的算法（例如随机森林和梯度增强）来构建许多模型。尽管这些模型具有很好的通用性，但是您可以选择在某些数据边界的情况下更适合的模型。解决此问题的一种简单方法是组合各种建模算法。

 6.部署模型

通常，部署模型需要几个星期或几个月。有些模型根本没有部署。为了获得更好的结果，您可能需要确定业务目标以管理数据，然后监视模型。除此之外，您还可以使用工具来捕获和绑定数据。

 7.自动调整模型

在构建机器学习模型之前，需要分配称为超参数的算法选项。实际上，自动调整有助于在短时间内识别出适当的多动参数。这是自动调整的最大好处之一。

简而言之，这些是可以帮助您开发有效的机器学习模型的7个技巧。希望您会发现这些技巧对整个项目很有帮助。