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由于各種各樣的原因，各種規(guī)模和各個(gè)垂直行業(yè)的公司都在繼續(xù)擁抱人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。他們渴望利用人工智能進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，以識(shí)別商業(yè)趨勢(shì)，變得更有創(chuàng)新精神，同時(shí)改善服務(wù)和產(chǎn)品。公司也在利用人工智能自動(dòng)化銷售流程、營(yíng)銷計(jì)劃和客戶服務(wù)計(jì)劃，共同的目標(biāo)是增加收入。
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但不幸的現(xiàn)實(shí)是，85%的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目都無(wú)法交付，只有53%的項(xiàng)目能從原型到生產(chǎn)。盡管如此，根據(jù)最近的IDC支出指南，到2025年，美國(guó)在人工智能方面的支出將增長(zhǎng)到1200億美元，增幅將達(dá)到20%甚至更多。
因此，避免五個(gè)經(jīng)常導(dǎo)致人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目失敗的常見(jiàn)錯(cuò)誤是很重要的。
1.了解訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法所需的資源
雖然說(shuō)你正在利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)革新公司的流程聽(tīng)起來(lái)很不錯(cuò)，但事實(shí)是80%的公司發(fā)現(xiàn)這些項(xiàng)目比預(yù)期的更難。
為了使這些項(xiàng)目獲得成功，您需要清楚地了解在資源和人員方面需要什么。最常見(jiàn)的錯(cuò)誤之一是不了解如何獲得正確的培訓(xùn)數(shù)據(jù)——這不僅對(duì)此類計(jì)劃的成功至關(guān)重要，而且還需要大量的努力和專業(yè)知識(shí)才能成功完成。大多數(shù)希望承擔(dān)AI/ML項(xiàng)目的公司無(wú)法獲得確保高質(zhì)量、公正結(jié)果所需的參與者數(shù)量或群體多樣性。
然而，如果做不到這一點(diǎn)，往往會(huì)給成功帶來(lái)巨大的障礙，導(dǎo)致項(xiàng)目成本飆升，項(xiàng)目信心暴跌。
2.不要依賴數(shù)據(jù)代理獲取一刀切的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
可供企業(yè)購(gòu)買的培訓(xùn)數(shù)據(jù)并不匱乏。問(wèn)題在于，一家公司可以輕松地以低廉的價(jià)格購(gòu)買大量數(shù)據(jù)并不意味著它就是高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而這正是成功的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目所需要的。公司需要的不是簡(jiǎn)單地購(gòu)買一刀切的數(shù)據(jù)，而是特定于項(xiàng)目的數(shù)據(jù)。
因此，為了減少偏見(jiàn)，確保數(shù)據(jù)能夠代表廣泛而多樣的受眾是很重要的。數(shù)據(jù)還需要針對(duì)您的算法進(jìn)行很好的注釋，并且應(yīng)該始終檢查數(shù)據(jù)是否符合數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)隱私法和安全措施的要求。
3.不要誤解人工智能發(fā)展的曲折之路
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練不是一個(gè)奇異的過(guò)程。一旦培訓(xùn)開(kāi)始并且更好地理解了數(shù)據(jù)模型，就必須不斷地對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行更改。然而，在算法訓(xùn)練過(guò)程開(kāi)始之前，要知道您實(shí)際需要什么數(shù)據(jù)并不容易。例如，您可能會(huì)意識(shí)到訓(xùn)練集或數(shù)據(jù)收集方式存在問(wèn)題。
這是許多公司在使用數(shù)據(jù)代理時(shí)遇到的另一個(gè)問(wèn)題:它們通常嚴(yán)格限制修改策略或根本不允許修改。唯一的辦法是購(gòu)買額外的訓(xùn)練集，以滿足新的要求。然而，這樣一來(lái)，一個(gè)惡性循環(huán)就開(kāi)始了，它會(huì)使預(yù)算不堪重負(fù)，工期延誤，效率降低。
4.始終集成質(zhì)量保證(QA)測(cè)試
通常，QA測(cè)試被認(rèn)為是確保產(chǎn)品正確工作的附加項(xiàng)或形式，而不是被視為在所有迭代中優(yōu)化產(chǎn)品的必備工具。事實(shí)上，QA測(cè)試是成功人工智能開(kāi)發(fā)的重要組成部分。結(jié)果驗(yàn)證應(yīng)該整合到人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程的每個(gè)階段，以降低成本，加快開(kāi)發(fā)時(shí)間表，并確保資源的有效分配。
5.安排頻繁的評(píng)論
盡管想象起來(lái)可能令人氣餒，但現(xiàn)實(shí)是，人工智能項(xiàng)目永遠(yuǎn)不會(huì)真正完成。即使項(xiàng)目超出了準(zhǔn)確性和性能預(yù)期，用于這樣做的數(shù)據(jù)也反映了過(guò)去的一個(gè)點(diǎn)。此外，算法學(xué)會(huì)根據(jù)不斷變化的事物(觀點(diǎn)、對(duì)話、圖像等)做出決策。為了讓人工智能體驗(yàn)在現(xiàn)在和未來(lái)都獲得成功，它必須在滾動(dòng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行再培訓(xùn)，以適應(yīng)新的社會(huì)態(tài)度、技術(shù)發(fā)展和其他影響數(shù)據(jù)的變化。
最終，失敗是由這樣一個(gè)事實(shí)驅(qū)動(dòng)的:公司低估了確保頂級(jí)資源、最佳實(shí)踐和項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)最高質(zhì)量所需的努力和規(guī)劃方法。事實(shí)上，從人工智能的采用中看到最積極影響的公司遵循核心和人工智能最佳實(shí)踐，在人工智能上的投入比同行更高效和有效。這包括在部署前測(cè)試人工智能模型的性能、跟蹤性能以查看結(jié)果是否隨著時(shí)間的推移而改善，以及制定良好的協(xié)議以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
通過(guò)開(kāi)發(fā)一個(gè)強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)人工智能的程序方法，企業(yè)可以避免這些常見(jiàn)的錯(cuò)誤，并確保他們的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃的長(zhǎng)期成功。
網(wǎng)頁(yè)名稱：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的五大常見(jiàn)錯(cuò)誤
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