【51CTO.com快譯】開發AI或機器學習模型不是兒戲，它需要大量的知識和技能以及豐富的經驗，才能使模型在多種場景下發揮功效。

您尤其需要高質量的計算機視覺訓練數據，以訓練基于視覺感知的AI模型。AI開發中關鍵的階段是獲取和收集訓練數據，并在訓練模型時使用這些數據。

訓練模型時出現任何錯誤，不僅使模型執行起來不正確，做出關鍵的業務決策時還可能造成災難性后果，尤其是在醫療保健或自動駕駛汽車等某些領域。

訓練AI模型時，執行多階段活動以便以最優方式使用訓練數據，從而使結果令人滿意。以下是您需要了解的六個常見錯誤，以確保AI模型成功。

1. 使用未驗證的非結構化數據

使用未驗證的非結構化數據是機器學習工程師在AI開發中最常見的錯誤之一。未驗證的數據可能存在錯誤，比如重復、數據沖突、缺少分類、錯誤以及訓練過程中可能導致異常的其他數據問題。

因此，將數據用于機器學習訓練之前，仔細檢查原始數據集，并消除不需要或不相關的數據，幫助AI模型以更高的準確性發揮功效。

2. 使用已經在使用的數據來測試模型

應避免重復使用已經用于測試模型的數據。因此，應避免這類錯誤。比如說，如果有人已經學到了知識，并將該知識運用到他從事的工作領域，將學到的同樣知識用到另一個工作領域可能導致推理時出現偏見和重復。

在機器學習中，同樣也是如此，AI可以用大量數據集來學習，以正確預測答案。將一樣的訓練數據用于模型或基于AI的應用，會導致模型有偏見，得出的結果是先前學習的結果。因此測試AI模型的功能時，使用之前沒有用于機器學習訓練的新數據集進行測試非常重要。

3. 使用不足的訓練數據集

為了使AI模型成功，您需要使用正確的訓練數據，以便可以以最高的準確性進行預測。缺少足夠的訓練數據是模型失敗的主要原因之一。

然而，訓練數據要求的領域有所不同，這取決于AI模型或行業的類型。對于深度學習，您既需要定性數據集，還需要更多的定量數據集，以確保模型可以高精度運行。

4. 確保您的AI模型無偏見

不可能開發出在各種場景下都能給出100%準確結果的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果。因此，您需要通過使用統計分析找出每個個人因素在如何影響所處理的數據和AI訓練數據，盡量減少這種現象。

5. 單獨依靠AI模型學習

不過，您需要專家使用大量的訓練數據集來訓練AI模型。但是如果AI使用重復性的機器學習過程，訓練這類模型時就需要考慮這一點。

在這里，作為一名機器學習工程師，您需要確保AI模型以正確的策略進行學習。為確保這一點，您必須定期檢查AI訓練過程及其結果，以獲得最佳結果。

然而在開發機器學習AI時，您需要不斷問自己一些重要的問題，比如您的數據是否來自可靠的來源?您的AI是否涵蓋廣泛的人群，是否有影響結果的其他因素?

6. 未使用正確標記的數據集

為了在通過機器學習開發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果，還可以使機器學習模型在最終用戶當中顯得更可靠。

不過，上面提到的是訓練模型時要牢記的幾個關鍵點。但是以最高的精確度準確地訓練數據對于使AI成功，并在各種場景下以最高的精確度發揮功效而言至關重要。如果您的數據未正確標記，它會影響模型的表現。

如果您的機器學習模型面向計算機視覺，那么為了獲得正確的訓練數據，圖像標注是創建此類數據集的合適技術。訓練模型時，獲得正確的標記數據是AI公司面臨的另一項挑戰。但是有許多公司為機器學習和AI提供數據標記服務。

原文標題：6 Mistakes To Avoid While Training Your Machine Learning Model

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