近年來，機器學習在學術(shù)研究領域和實際應用領域得到越來越多的關(guān)注。但構(gòu)建機器學習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。正確的機器學習模型要以數(shù)據(jù)為中心，基于對業(yè)務問題的理解，并且數(shù)據(jù)和機器學習算法必須應用于解決問題，從而構(gòu)建一個能夠滿足項目需求的機器學習模型。

在構(gòu)建機器學習模型時，我們應該避免以下6個錯誤。

1. 未使用正確標記的數(shù)據(jù)集

任何機器學習項目的第一階段都是發(fā)展對業(yè)務需求的理解，在構(gòu)建機器學習模型時，您需要一項明確定義的策略。訓練模型時，獲得正確的標記數(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，還可以使機器學習模型在最終用戶當中顯得更可靠。

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)，可能會導致機器學習模型在運行中出現(xiàn)問題，因為未驗證的數(shù)據(jù)可能存在錯誤，比如重復、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)是機器學習工程師在AI開發(fā)中最常見的錯誤之一。因此，在將數(shù)據(jù)用于機器學習訓練之前，需要仔細檢查原始數(shù)據(jù)集，并消除不需要或不相關(guān)的數(shù)據(jù)，幫助AI模型以更高的準確性發(fā)揮功效。

3. 使用不足的訓練數(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)建機器學習模型前，我們需要根據(jù)AI模型或行業(yè)的類型，準備充足的訓練數(shù)據(jù)，如果是深度學習，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

機器學習模型是通過對訓練數(shù)據(jù)進行學習和概括而構(gòu)建的，然后將獲取的知識應用于從未見過的新數(shù)據(jù)中進行預測并實現(xiàn)其目的。因此，我們應避免重復使用已經(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習訓練的新數(shù)據(jù)集進行測試非常重要。

5. 單獨依靠AI模型學習

在訓練機器學習模型時，如果一直重復，我們將不會了解到真實世界數(shù)據(jù)和培訓數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù)和培訓數(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習。為確保這一點，您必須定期檢查AI訓練過程及其結(jié)果，以獲得最佳結(jié)果。

6. 確保您的AI模型無偏見

在訓練機器學習模型時使用的數(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訓練數(shù)據(jù)，盡量減少這種現(xiàn)象。

要在機器學習模型構(gòu)建中取得成功，最重要的就是在前期做好準備，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)務需求。
責編AJX