近年來，機器學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域和實際應(yīng)用領(lǐng)域得到越來越多的關(guān)注。但構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型不是一件簡單的事情，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。正確的機器學(xué)習(xí)模型要以數(shù)據(jù)為中心，基于對業(yè)務(wù)問題的理解，并且數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法必須應(yīng)用于解決問題，從而構(gòu)建一個能夠滿足項目需求的機器學(xué)習(xí)模型。

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在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，我們應(yīng)該避免以下6個錯誤。

1. 未使用正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)集

任何機器學(xué)習(xí)項目的第一階段都是發(fā)展對業(yè)務(wù)需求的理解，在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，您需要一項明確定義的策略。訓(xùn)練模型時，獲得正確的標(biāo)記數(shù)據(jù)是開發(fā)者面臨的另一項挑戰(zhàn)，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。

2. 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)，可能會導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)模型在運行中出現(xiàn)問題，因為未驗證的數(shù)據(jù)可能存在錯誤，比如重復(fù)、數(shù)據(jù)沖突、缺少分類等。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。因此，在將數(shù)據(jù)用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練之前，需要仔細(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。

3. 使用不足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

如果數(shù)據(jù)不足，會降低AI模型成功的概率。因此，在開始構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型前，我們需要根據(jù)AI模型或行業(yè)的類型，準(zhǔn)備充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果是深度學(xué)習(xí)，還需要更多的定性數(shù)據(jù)集和定量數(shù)據(jù)集，以確保模型可以高精度運行。

4. 使用已經(jīng)在使用的數(shù)據(jù)來測試模型

機器學(xué)習(xí)模型是通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和概括而構(gòu)建的，然后將獲取的知識應(yīng)用于從未見過的新數(shù)據(jù)中進行預(yù)測并實現(xiàn)其目的。因此，我們應(yīng)避免重復(fù)使用已經(jīng)用于測試模型的數(shù)據(jù)，在測試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。

5. 單獨依靠AI模型學(xué)習(xí)

在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時，如果一直重復(fù)，我們將不會了解到真實世界數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)之間是否存在任何差異，以及組織將采取何種方法來驗證和評估模型的性能，這一點很重要。所以，開發(fā)者需要確保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。

6. 確保您的AI模型無偏見

在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時使用的數(shù)據(jù)，可能會讓模型因年齡、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。

要在機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建中取得成功，最重要的就是在前期做好準(zhǔn)備，避免錯誤，并不斷地尋找改進和更好的方法來滿足組織不斷發(fā)展的業(yè)務(wù)需求。