像这样的小事情如果您

rmruhul

想要一个在您的日常工作中真正更有用的应用程序，那就是预测预取。这也在前端使用机器学习来查看网站的分析。那么通常会先查看哪些页面，然后查看诸如此类的事情。您可以根据之后最有可能访问的页面提前预取资源。这是我一整年都想研究的事情，但我没有时间，但这可以让你真正提高页面的性能和用户体验。而且您不会请求不需要的资源，这样才能真正改进，这也是机器学习的应用。

查理：所以你可以做有趣的事情，或者你可以做更有用的事情，但是没有错误的应用程序，可能有错误的应用程序。我收回刚才的话，但我只是说，如果你真的开始接触它，从一些有趣的事情开始并没有什么错，然后我 电报号码数据 可以提出一些你可以在工作中做的事情的想法，例如出色地。

德鲁：我想这里真正有用的是知道这些事情是可能的。实际上，这只是我们可以自己解决问题的创造性方法。传统上，我们通过审核用户提交的内容来构建东西，这是相当原始的，我们基本上必须让人们查看东西并做出决定。但在这个例子中，通过机器学习，我们可以移交更多的内容，然后让人类查看边缘情况，例如，没有令人信服的匹配的事情。

德鲁：当然，这会是这样，需要一些时间来预先开发该东西并将其安装到位，但是您会想到无需人类手动检查东西可以节省的成本。随着技术的进步，您认为未来它会用于哪些用途？

查理：对我来说，也许在未来，我认为随着模型的加载变得更小并且它们的性能变得更高，我们可能会改进它们训练的数据集。我希望能够看到更有帮助的工具。我的意思是，就我个人而言，我对可以在微控制器上运行来构建东西的微型机器学习模型感兴趣。但如果我们更多地停留在前端世界，我希望可能有更好的语音识别，因为我觉得我们习惯于使用触控板或键盘浏览网络，但目前，仍然有语音识别，但它并不总是非常准确，或者例如口音不准确。我希望当我们开发更好的模型时，较小的人不会那么害怕将其添加到他们的网站，因为它不会对性能产生那么严重的影响。



查理：我对在预测预取等方面使用机器学习感兴趣，这样我们就可以构建更智能的网站，从而改善一系列体验，因为对于用户来说，更好，因为页面加载速度更快，因此总体性能网站，比较好。但如果我们考虑可持续性，不请求无用的资源也有助于减少网站的碳足迹。但还有机器学习模型的碳足迹。这不太好。所以也许我们不要谈论这个。我认为未来，我只是希望有可能性能更高或更小的模型，以便人们更有可能尝试一下，因为假设人们进入这个领域的障碍会更少，但让我们看看。

德鲁：在开始机器学习项目之前，我们是否应该了解已知的限制和限制？

查理：是的。有。我认为，无论你是用 JavaScript 还是 Python 来做，都有局限性。我认为，如果你确实想构建一些非常定制的东西，没有预先训练的模型，限制之一是你可能需要大量数据，但并不是每个人都拥有这些数据。因此，如果您作为业余项目自己做某事，并且找不到数据集，那么实际上需要花费相当长的时间才能获得可以生成良好预测的数据集。您可以构建一个小型数据集，但如果您实际上没有足够一致的数据集，则将无法将其投入生产或其他用途。所以我认为训练模型所需的数据量可能会花费很多时间。