构建机器学习系统的20个经验教训

　　数据科学家对优化算法和模型以进一步发掘数据价值的追求永无止境。在这个过程中他们不仅需要总结前人的经验教训，还需要有自己的理解与见地，虽然后者取决于人的灵动性，但是前者却是可以用语言来传授的。最近Devendra Desale就在KDnuggets上发表了一篇文章，总结了Quora的工程副总裁Xavier Amatriain在Netflix和Quora从事推荐系统和机器学习工作时所总结的20条经验教训。

　　开发模型的时候不能简单地选择有监督的或者无监督的学习，它们各有长处，适用场景不同，用户需要根据具体情况同时迭代地使用它们，通过两种方法的融合获得更好的效果。

　　拥有强大的能够挖掘数据价值的数据科学家是非常值得的。但是既懂数据又有扎实工程技能的数据科学家非常稀少，通常情况下，构建数据科学家团队和机器学习工程团队并让他们通力配合才是比较好的方案。