【51CTO.com快譯】開發(fā)AI或機器學(xué)習(xí)模型不是兒戲，它需要大量的知識和技能以及豐富的經(jīng)驗，才能使模型在多種場景下發(fā)揮功效。

您尤其需要高質(zhì)量的計算機視覺訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練基于視覺感知的AI模型。AI開發(fā)中關(guān)鍵的階段是獲取和收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在訓(xùn)練模型時使用這些數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練模型時出現(xiàn)任何錯誤，不僅使模型執(zhí)行起來不正確，做出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)決策時還可能造成災(zāi)難性后果，尤其是在醫(yī)療保健或自動駕駛汽車等某些領(lǐng)域。

訓(xùn)練AI模型時，執(zhí)行多階段活動以便以最優(yōu)方式使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而使結(jié)果令人滿意。以下是您需要了解的六個常見錯誤，以確保AI模型成功。

1. 使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)工程師在AI開發(fā)中最常見的錯誤之一。未驗證的數(shù)據(jù)可能存在錯誤，比如重復(fù)、數(shù)據(jù)沖突、缺少分類、錯誤以及訓(xùn)練過程中可能導(dǎo)致異常的其他數(shù)據(jù)問題。

因此，將數(shù)據(jù)用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練之前，仔細(xì)檢查原始數(shù)據(jù)集，并消除不需要或不相關(guān)的數(shù)據(jù)，幫助AI模型以更高的準(zhǔn)確性發(fā)揮功效。

2. 使用已經(jīng)在使用的數(shù)據(jù)來測試模型

應(yīng)避免重復(fù)使用已經(jīng)用于測試模型的數(shù)據(jù)。因此，應(yīng)避免這類錯誤。比如說，如果有人已經(jīng)學(xué)到了知識，并將該知識運用到他從事的工作領(lǐng)域，將學(xué)到的同樣知識用到另一個工作領(lǐng)域可能導(dǎo)致推理時出現(xiàn)偏見和重復(fù)。

在機器學(xué)習(xí)中，同樣也是如此，AI可以用大量數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)，以正確預(yù)測答案。將一樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于模型或基于AI的應(yīng)用，會導(dǎo)致模型有偏見，得出的結(jié)果是先前學(xué)習(xí)的結(jié)果。因此測試AI模型的功能時，使用之前沒有用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的新數(shù)據(jù)集進行測試非常重要。

3. 使用不足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

為了使AI模型成功，您需要使用正確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以便可以以最高的準(zhǔn)確性進行預(yù)測。缺少足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是模型失敗的主要原因之一。

然而，訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求的領(lǐng)域有所不同，這取決于AI模型或行業(yè)的類型。對于深度學(xué)習(xí)，您既需要定性數(shù)據(jù)集，還需要更多的定量數(shù)據(jù)集，以確保模型可以高精度運行。

4. 確保您的AI模型無偏見

不可能開發(fā)出在各種場景下都能給出100%準(zhǔn)確結(jié)果的AI模型。就像人類一樣，機器也會因年齡、性別、取向和收入水平等各種因素而有偏見，這些因素會以某種方式影響結(jié)果。因此，您需要通過使用統(tǒng)計分析找出每個個人因素在如何影響所處理的數(shù)據(jù)和AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)，盡量減少這種現(xiàn)象。

5. 單獨依靠AI模型學(xué)習(xí)

不過，您需要專家使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練AI模型。但是如果AI使用重復(fù)性的機器學(xué)習(xí)過程，訓(xùn)練這類模型時就需要考慮這一點。

在這里，作為一名機器學(xué)習(xí)工程師，您需要確保AI模型以正確的策略進行學(xué)習(xí)。為確保這一點，您必須定期檢查AI訓(xùn)練過程及其結(jié)果，以獲得最佳結(jié)果。

然而在開發(fā)機器學(xué)習(xí)AI時，您需要不斷問自己一些重要的問題，比如您的數(shù)據(jù)是否來自可靠的來源?您的AI是否涵蓋廣泛的人群，是否有影響結(jié)果的其他因素?

6. 未使用正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)集

為了在通過機器學(xué)習(xí)開發(fā)AI模型的同時取得成功，您需要一項明確定義的策略。這不僅可以幫助您獲得最佳結(jié)果，還可以使機器學(xué)習(xí)模型在最終用戶當(dāng)中顯得更可靠。

不過，上面提到的是訓(xùn)練模型時要牢記的幾個關(guān)鍵點。但是以最高的精確度準(zhǔn)確地訓(xùn)練數(shù)據(jù)對于使AI成功，并在各種場景下以最高的精確度發(fā)揮功效而言至關(guān)重要。如果您的數(shù)據(jù)未正確標(biāo)記，它會影響模型的表現(xiàn)。

如果您的機器學(xué)習(xí)模型面向計算機視覺，那么為了獲得正確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，圖像標(biāo)注是創(chuàng)建此類數(shù)據(jù)集的合適技術(shù)。訓(xùn)練模型時，獲得正確的標(biāo)記數(shù)據(jù)是AI公司面臨的另一項挑戰(zhàn)。但是有許多公司為機器學(xué)習(xí)和AI提供數(shù)據(jù)標(biāo)記服務(wù)。

原文標(biāo)題：6 Mistakes To Avoid While Training Your Machine Learning Model

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