【51CTO.com快译】开发AI或机器学习模型不是儿戏，它需要大量的知识和技能以及丰富的经验，才能使模型在多种场景下发挥功效。
您尤其需要高质量的计算机视觉训练数据，以训练基于视觉感知的AI模型。AI开发中关键的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。
训练模型时出现任何错误，不仅使模型执行起来不正确，做出关键的业务决策时还可能造成灾难性后果，尤其是在医疗保健或自动驾驶汽车等某些领域。
训练AI模型时，执行多阶段活动以便以最优方式使用训练数据，从而使结果令人满意。以下是您需要了解的六个常见错误，以确保AI模型成功。
1. 使用未验证的非结构化数据
使用未验证的非结构化数据是机器学习工程师在AI开发中最常见的错误之一。未验证的数据可能存在错误，比如重复、数据冲突、缺少分类、错误以及训练过程中可能导致异常的其他数据问题。
因此，将数据用于机器学习训练之前，仔细检查原始数据集，并消除不需要或不相关的数据，帮助AI模型以更高的准确性发挥功效。
2. 使用已经在使用的数据来测试模型
应避免重复使用已经用于测试模型的数据。因此，应避免这类错误。比如说，如果有人已经学到了知识，并将该知识运用到他从事的工作领域，将学到的同样知识用到另一个工作领域可能导致推理时出现偏见和重复。
在机器学习中，同样也是如此，AI可以用大量数据集来学习，以正确预测答案。将一样的训练数据用于模型或基于AI的应用，会导致模型有偏见，得出的结果是先前学习的结果。因此测试AI模型的功能时，使用之前没有用于机器学习训练的新数据集进行测试非常重要。
3. 使用不足的训练数据集
为了使AI模型成功，您需要使用正确的训练数据，以便可以以最高的准确性进行预测。缺少足够的训练数据是模型失败的主要原因之一。
然而，训练数据要求的领域有所不同，这取决于AI模型或行业的类型。对于深度学习，您既需要定性数据集，还需要更多的定量数据集，以确保模型可以高精度运行。
4. 确保您的AI模型无偏见
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，机器也会因年龄、性别、取向和收入水平等各种因素而有偏见，这些因素会以某种方式影响结果。因此，您需要通过使用统计分析找出每个个人因素在如何影响所处理的数据和AI训练数据，尽量减少这种现象。
5. 单独依靠AI模型学习
不过，您需要专家使用大量的训练数据集来训练AI模型。但是如果AI使用重复性的机器学习过程，训练这类模型时就需要考虑这一点。
在这里，作为一名机器学习工程师，您需要确保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，您需要不断问自己一些重要的问题，比如您的数据是否来自可靠的来源?您的AI是否涵盖广泛的人群，是否有影响结果的其他因素?
6. 未使用正确标记的数据集
为了在通过机器学习开发AI模型的同时取得成功，您需要一项明确定义的策略。这不仅可以帮助您获得最佳结果，还可以使机器学习模型在最终用户当中显得更可靠。
不过，上面提到的是训练模型时要牢记的几个关键点。但是以最高的精确度准确地训练数据对于使AI成功，并在各种场景下以最高的精确度发挥功效而言至关重要。如果您的数据未正确标记，它会影响模型的表现。
如果您的机器学习模型面向计算机视觉，那么为了获得正确的训练数据，图像标注是创建此类数据集的合适技术。训练模型时，获得正确的标记数据是AI公司面临的另一项挑战。但是有许多公司为机器学习和AI提供数据标记服务。
原文标题：6 Mistakes To Avoid While Training Your Machine Learning Model
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