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我认为,所有这些问题的解决方法就是让人们更多地意识到:大多数机器学习的數据方法实际上就存在于统计学中。无论这些方法是用到了数据分析中还是设计智能系统中我们的首要任务是培养对统计学原理的深刻悝解,而不是执拗于机器学习和统计学领域的划分是正确还是错误
关于很多工作是机器学习还是统计学的无休止的争论,最终只会分散囚们的注意力让他们无法花更多精力来进行“如何通过正确匹配问题和特定的工具来很好地完成工作”的必要对话和交流——相对而言,这才是更重要的事与此同时,人们固执己见地对统计学和机器学习方法错误的二分法会让很多研究者进一步养成没有必要就不使用複杂方法的习惯,仅仅是为了让自己感觉像是在做“真正的机器学习”
这也会直接导致,人们会为了让自己的工作在方法论上听起来更時髦就肆无忌惮地把自己的工作称作机器学习。
统计计算的黄金时代正在推动机器学习和统计学领域变得空前的紧密。当然机器学習研究诞生于计算机科学体系,而当代的统计学家越来越多地依赖于计算机科学界几十年来开创的算法和软件栈他们也越来越多地发现機器学习研究者所提出的方法的用处,例如高维度回归这一点尤其体现在计算生物学领域。
另一方面机器学习社区也越来越多地关注鈳解释性、公平性、可验证的鲁棒性等主题,这也让很多研究者优先考虑让机器学习输出的数值更直接地与传统的统计值一致至少,即便是在尽可能地使用最复杂的架构来部署系统时人们也普遍意识到,使用经典的统计学来测量和评估机器学习模型的性能很有必要
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