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南宁达内it培训机构人工智能技术应用都有哪些注意事项

发布：南宁达内it培训
来源：互联网
时间：2022-11-28 10:50

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习人工智能等互联网新兴技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，人工智能技术应用都有哪些注意事项。

南宁达内it培训机构人工智能技术应用都有哪些注意事项

1、保持简单

在处理问题时，重要的是为工作选择正确的解决方案，而不是复杂的模型。管理层、客户，甚至你可能都想使用“新好的”。你需要使用简单(非先进)的模型来满足你的需求，即奥卡姆剃刀原理。这不仅会提供更多可见性并缩短培训时间，而且实际上可以提高性能。简而言之，不要用火箭筒射击苍蝇或试图用苍蝇拍杀死哥斯拉。

2、不要过拟合(或欠拟合)你的模型

过度拟合，也称为方差，会导致模型在未见过的数据上表现不佳。该模型只是简单地记忆训练数据。欠拟合，也称为偏差，是给模型提供的信息太少，无法学习问题的正确表示。平衡这两者——通常被称为“偏差-方差权衡”——是人工智能过程的重要组成部分，不同的问题需要不同的平衡。

我们以一个简单的图像分类器为例。它的任务是对图像中是否有狗进行分类。如果你过拟合此模型，它将无法将图像识别为狗，除非它以前看过该确切图像。如果你对模型进行欠拟合，即使它以前看过该特定图像，它也可能无法将图像识别为狗。

3、尝试不同的模型架构

大多数时候，为一个问题考虑不同的模型架构是有益的。对一个问题有效的方法，有可能对另一个问题不是很好。尝试混合使用简单和复杂的算法。例如，如果执行分类模型，请尝试像随机森林一样简单和像神经网络一样复杂的事情。有趣的是，极端梯度提升(XGBoost)通常远远优于神经网络分类器。一个简单的问题通常好用一个简单的模型来解决。

4、调整你的超参数

超参数是模型计算中使用的值。例如，决策树的一个超参数是树的深度，即在决定答案之前它会问多少个问题。模型的默认超参数是那些平均提供佳性能的超参数。但是你的模型不太可能正好落在那个佳位置。如果选择不同的参数，你的模型可以表现得更好。调整超参数常用的方法是网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化搜索，当然还有许多其他更高级的技术。

5、正确比较模型

机器学习的终目标是开发一个泛化良好的模型。这就是为什么正确比较和选择佳模型如此重要的原因。如上所述，你需要使用与训练超参数进行评估时使用不同的保持集。此外，你还需要使用适当的统计测试来评估结果。

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