人工智能训练的第一步是将数据输入计算机系统。这使其做出预测并评估其在每个新周期的准确性，或遍历所有可用的数据点。通过使用机器学习 (ML) 技术（包括深度学习），算法可以分析数据并做出更好的预测。
通过这种方式，我们教会软件如何识别图像中可能存在的不同特征，例如肤色或头发颜色。随着时间的推移，这些初始猜测会变得越来越准确，直到达到不再有太大改进空间的地步。
为了达到这一阶段，需要将大量数据输入模型。根据要分析的内容，这些数据可以采用多种不同的格式。例如，如果目的是构建用于人脸识别的算法，则需要将不同的人脸加载到模型中。
了解您打算如何训练 AI 模型非常重要，因为根据您的选择，可能需要标记数据，以便算法能够更好地做出决定。AI 训练有两种主要方法。监督学习算法需要标记的输入和输出数据，而非监督学习算法则不需要。
监督学习
在监督学习中，算法通过迭代未知变量的预测从训练数据集中“学习” 。使用监督机器学习模型，需要人工通过为输入数据提供 手机数据 当的标签来“训练”计算机系统。回顾我们之前的例子，使用监督学习模型，输入的面孔将被适当标记，其他项目也将输入正确的标签。这样，窗户上的倒影就不会被误认为是人。对于视觉数据，这通常需要专门的图像注释服务来确保准确标记。监督学习模型的另一个例子是基于日常通勤的旅行预测。通过训练模型以了解天气和一天中的时间的影响，它可以根据当前情况做出更准确的预测。
无监督学习
无监督学习模型可以独立工作，以查找未标记数据中可能存在的结构。这种模式识别有助于发现数据中可能不明显的相关性，帮助识别值得进一步调查的异常值。从使用 NLP 进行情绪分析来分析客户反馈，到处理复杂的数据集，无监督学习模型的训练速度明显更快，但仍需要人工干预来验证输出变量。
无监督学习的三种类型是聚类、关联规则挖掘和异常值检测。
- 聚类有助于根据特定标准将未标记的数据分组。相关数据可以根据相似性或差异性进行分组，并将特定数据点分组。这种无监督学习对于市场细分非常有用。
- 关联规则挖掘以略有不同的方式看待数据，目的是尝试找到数据点之间的关系。这种无监督学习可用于分析不同项目组之间的关系，并查看哪些组合更有可能一起出现。
- 异常值检测可用于查找超出特定范围的数据点。这种类型的无监督学习还有助于发现数据集内的异常情况，从而可能检测到异常或欺诈行为。
无监督学习的一个较新的子集被称为强化学习。强化学习是一种机器学习，它使用奖励和惩罚来最大化奖励指标。它最常用于游戏和自动驾驶汽车。
一旦数据被加载到模型中，就可以开始下一阶段的训练。
第二步：验证
AI 训练的第二步是验证测试——评估模型在之前未见过的数据上的表现。验证测试用于评估经过训练的模型在未见过的数据上的表现，这有助于确定是否需要继续训练或以某种方式进行修改。
强化学习模型的评估方式是尝试最大化其未来奖励指标，因此它们会一直持续下去，直到不再有改进的潜力。相比之下，监 架构顶级商业短信服务和关键策略 督学习和无监督学习具有有限的端点，其中数据集大小决定了应分别分配和验证哪些权重。
一种常见的策略被称为“提前停止”，即通过评估表现，训练师意识到，在现有资源（例如时间）的情况下，任何进一步的改变都不太可能显著改善预测。如果发生这种情况，停止训练并探索其他选择通常是一个好主意。
第三步：测试
现在是时候从模拟转向现实世界了。为人工智能提供一个不包含标签或目标的数据集（到目前为止，这些标签或目标一直帮助它解释数据）。在对人工智能进行非结构化信息训练后，是时候对它进行测试了。
人工智能做出的决策越准确，上线时您就能准备得越充分，但是，如果要获得 100% 的准确率，您也需要更深入地了解。
训练 AI 模型的经典挑战之一是过度拟合，即应用程序在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。另一方面，欠拟合意味着您的模型在处理新旧数据方面表现不佳。如果在此阶段它的表现没有达到预期，请返回训练过程并重复，直到对准确度感到满意。
一旦你拥有一个满足训练和验证过程的模型，你可能会想安于现状。但现实是，模型会模仿其环境，理想情况下应该反映这个不断变化的世界。为了使测试成功，需要满足某些标准：
数据质量
用于训练算法的数据必须准确且相关。在开始训练之前，适当的数据预处理对于确保最佳结果至关重要。如果您的数据已标记（结构化），则标签需要映射回感兴趣的领域。例如，如果您尝 WhatsApp 号码 试训练可以回答有关您的产品线的问题的客户服务 AI，那么这些标签必须包含“产品 A”或“产品 B”。对于基于文本的系统，可能需要专门的文本注释。输入数据的准确性越高，训练和验证过程就越快。