训练机器学习模型效果时要避免的六个错误。特别是，您需要高质量的计算机视觉训练数据来训练基于视觉感知的AI模型。人工智能发展的一个关键阶段是获取和收集训练数据，并在训练模型时使用这些数据。模型训练过程中的任何错误不仅会导致其性能不正确，而且在做出关键业务决策时可能会造成灾难性后果，尤其是在医疗保健或自动驾驶汽车等领域。在训练AI模型时，执行多阶段活动以优化使用训练数据，从而获得令人满意的结果。以下是您需要了解的六个常见错误，以确保您的AI模型取得成功。1.使用未经验证的非结构化数据使用未经验证的非结构化数据是机器学习工程师在AI开发中最常犯的错误之一。未经验证的数据可能存在错误，例如重复、数据冲突、分类缺失、错误和其他可能导致训练期间出现异常的数据问题。因此，在使用数据进行机器学习训练之前，仔细检查原始数据集，剔除不必要或不相关的数据，以帮助人工智能模型以更高的准确性执行。2.使用已经在使用的数据来测试模型避免重复使用已经用于测试模型的数据。因此，应该避免此类错误。例如，如果某人已经学到了知识并将该知识应用到一个工作领域，那么将相同的知识应用到另一个工作领域可能会导致推理中的偏见和重复。在机器学习中也是如此，AI可以利用海量数据集进行学习以正确预测答案。对模型或基于AI的应用程序使用相同的训练数据可能会导致模型产生偏差，这些模型会从之前的学习中得出结果。因此，在测试AI模型的能力时，使用之前未用于机器学习训练的新数据集进行测试非常重要。3.使用不充分的训练数据集要使AI模型成功，您需要使用正确的训练数据，以便它能够以尽可能高的准确度进行预测。缺乏足够的训练数据是模型失败的主要原因之一。但是，训练数据要求的领域因AI模型或行业的类型而异。对于深度学习，您需要定性和更定量的数据集，以确保模型能够以高精度执行。4.确保你的AI模型没有偏见不可能开发出在各种场景下都能给出100%准确结果的AI模型。就像人类一样，机器可能会因年龄、性别、取向和收入水平等各种因素而产生偏差，这会以某种方式影响结果。因此，您需要通过使用统计分析来找出每个单独的因素如何影响正在处理的数据和AI训练数据，从而最大限度地减少这种现象。5.单独通过AI模型学习然而，你需要专家使用大训练数据集来训练AI模型。但如果AI使用重复的机器学习过程，则在训练此类模型时需要考虑这一点。在这里，作为机器学习工程师，你需要确保AI模型以正确的策略进行学习。为确保这一点，您必须定期检查AI训练过程及其结果以获得最佳结果。然而，在开发机器学习AI时，你需要不断地问自己一些重要的问题，比如你的数据来源可靠吗？你的AI覆盖的人范围广吗，还有其他影响结果的因素吗？6.未正确使用标记数据集为了通过机器学习开发AI模型取得成功，您需要一个明确定义的策略。这不仅会帮助您获得最佳结果，还会使机器学习模型对最终用户来说显得更加可靠。但是，上面提到的是训练模型时要记住的几个关键点。但是，以最高精度准确地训练数据对于使AI在各种场景中以最高精度成功和有效至关重要。如果您的数据没有正确标记，可能会影响模型的性能。如果您的机器学习模型面向计算机视觉，则图像注释是创建此类数据集以获得正确训练数据的合适技术。获得正确的标记数据是AI公司在训练模型时面临的另一个挑战。但是有很多公司为机器学习和人工智能提供数据标签服务。原标题：6MistakesToAvoidWhileTrainingYourMachineLearningModel【译稿，合作网站转载请注明原译者及来源.com】
