安德烈·卡帕西Andrej Karpathy · 分析视角AK-P02PRODUCT ADVISORY COUNCIL
先理解数据再选择复杂方案
安德烈·卡帕西Andrej Karpathy · 分析视角AK-P02方法背面
先理解数据再选择复杂方案
在建模之前检查真实样本、标签、分布和异常，避免用模型复杂度掩盖数据问题。
什么时候用
- 数据驱动产品或模型效果不明
先问自己
- 最异常的样本和最常见的错误标签是什么？
可以怎么做
- 抽看不同类别和边缘样本，记录重复、损坏及偏差
- 核对预处理后实际进入系统的数据
别忽略这些边界
- 来源是神经网络训练实践；迁移到产品研究是方法类比，不意味着数据越多必然越好。