详细内容或原文请订阅后点击阅览
从机器学习工程师那里学习 - 第6部分：人类方面
对与机器学习的人类有关的人类的实践建议，从机器学习工程师那里学习邮政学习 - 第6部分：人类方面首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学在我的情况下，我花了很多时间谈论图像分类问题的技术方面，从数据收集，模型评估，性能优化以及对模型培训的详细查看。
技术方面 图像分类 数据收集 模型评估 性能优化 模型培训这些要素需要一定程度的深入专业知识，并且它们（通常）具有明确的指标和确定的流程。
现在是时候考虑了……
机器学习的人类方面
是的，这看起来像是矛盾的！但是，与您合作的人和使用您的应用程序的人的互动有助于使技术栩栩如生并为您的工作提供满足感。
这些人类互动包括：
- 将技术概念传达给非技术受众。理解您的最终用户如何与您的应用程序互动。对模型可以做什么和无法做的事情提出了清晰的期望。
我也想谈谈对人们的正面和负面工作的影响，因为AI成为我们日常生活的一部分。
概述
与以前的文章一样，我将围绕图像分类应用程序进行讨论。考虑到这一点，这些是参与您项目的人群：