构建机器学习模型时要避免的6个错误

近年来，机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但构建机器学习模型不是一件简单的事情，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。正确的机器学习模型要以数据为中心，基于对业务问题的理解，并且数据和机器学习算法必须应用于解决问题，从而构建一个能够满足项目需求的机器学习模型。

在构建机器学习模型时，我们应该避免以下6个错误。

1. 未使用正确标记的数据集
任何机器学习项目的第一阶段都是发展对业务需求的理解，在构建机器学习模型时，您需要一项明确定义的策略。训练模型时，获得正确的标记数据是开发者面临的另一项挑战，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。

2. 使用未验证的非结构化数据
使用未验证的非结构化数据，可能会导致机器学习模型在运行中出现问题，因为未验证的数据可能存在错误，比如重复、数据冲突、缺少分类等。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。因此，在将数据用于机器学习训练之前，需要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。

3. 使用不足的训练数据集
如果数据不足，会降低AI模型成功的概率。因此，在开始构建机器学习模型前，我们需要根据AI模型或行业的类型，准备充足的训练数据，如果是深度学习，还需要更多的定性数据集和定量数据集，以确保模型可以高精度运行。

4. 使用已经在使用的数据来测试模型
机器学习模型是通过对训练数据进行学习和概括而构建的，然后将获取的知识应用于从未见过的新数据中进行预测并实现其目的。因此，我们应避免重复使用已经用于测试模型的数据，在测试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。

5. 单独依靠AI模型学习
在训练机器学习模型时，如果一直重复，我们将不会了解到真实世界数据和培训数据以及测试数据和培训数据之间是否存在任何差异，以及组织将采取何种方法来验证和评估模型的性能，这一点很重要。所以，开发者需要确保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。

6. 确保您的AI模型无偏见
在训练机器学习模型时使用的数据，可能会让模型因年龄、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。

要在机器学习模型构建中取得成功，最重要的就是在前期做好准备，避免错误，并不断地寻找改进和更好的方法来满足组织不断发展的业务需求。

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