При обучении вашей модели ИИ крайне важно использовать широкий набор данных и тщательное тестирование, чтобы убедиться, что ваша модель работает надежно. По мере того, как технологически продвинутые ИИ с машинным обучением становились с годами, также было бесчисленное количество инцидентов, когда неправильно обученная модель ИИ приводила к веселым, но катастрофическим результатам. Вот несколько распространенных ошибок, о которых следует помнить при обучении модели, чтобы предотвратить сбой ИИ.

Ошибка №1 – использование непроверенных данных

Искусственному интеллекту машинного обучения нужны тонны данных, чтобы быть должным образом обученным. При этом одна из самых распространенных ошибок, которую допускают разработчики, — это использование непроверенных данных, которые могут содержать грязные точки данных. «Грязные данные» включают в себя простые ошибки, отсутствующие переменные, противоречивые данные, ошибки, плохо классифицированные данные и любые другие данные, которые могут вызвать ненужные аномалии в процессе обучения. Внимательное изучение набора необработанных данных и тщательная проверка, исключающая грязные данные, могут значительно повысить надежность вашей модели ИИ.

Ошибка № 2 – повторное использование обучающих данных для тестирования модели

Допустим, вы дали учащемуся набор вопросов и ответов для изучения, а затем проверили этого учащегося точно таким же набором вопросов. Студент легко справится с тестом, но это никоим образом не означает, что студент каким-то образом овладел предметом — он просто знал все ответы с самого начала. Та же логика может быть применена к ИИ машинного обучения. ИИ учится, просматривая горы точек данных, чтобы точно предсказать решение любой заданной проблемы. При тестировании возможностей вашего ИИ важно использовать совершенно новые точки данных, которые не были частью процесса машинного обучения.

Ошибка № 3: невозможность проверить, предвзят ли ваш ИИ

Ни одна модель ИИ не может быть безупречной и идеальной. Поскольку люди не работают по единому алгоритму, как роботы, в собранных вами данных обязательно будут человеческие предубеждения. Многие социокультурные факторы, такие как возраст, пол, ориентация, уровень дохода и этническая принадлежность, могут так или иначе влиять на реакцию. Один из наиболее эффективных способов минимизировать это — использовать статистический анализ, чтобы определить, как каждый личный фактор влияет на ваши данные, и учесть его в расчетах ИИ для повышения точности.

Ошибка №4: полностью полагаться на самостоятельное обучение вашего ИИ

Это может показаться противоречивым советом, поскольку весь смысл машинного обучения ИИ заключается в том, чтобы он независимо повторял процесс обучения, просматривая огромные объемы данных. Тем не менее, чрезвычайно важно внести свой вклад в качестве разработчика, чтобы убедиться, что ИИ постоянно находится на правильном пути. Часто проверяя ИИ на протяжении всего процесса и сравнивая периодически возникающие результаты с реальными результатами, вы можете легко предотвратить отклонение вашего ИИ от реальности.

При разработке ИИ с машинным обучением продолжайте задавать себе важные вопросы. Получены ли мои данные из надежного источника? Делаю ли я какие-либо предположения, которые могут исказить результаты? Применим ли мой ИИ к более широкой демографической группе?

Мы, Quantigo AI, стремимся помочь вашим моделям машинного обучения получить наилучшие обучающие данные. Как говорится в старой поговорке, ученик настолько хорош, насколько хорош его учитель. Получите до 50 часов бесплатной демоверсии уже сегодня!

Первоначально опубликовано здесь.