上周，你加入了 Bean 先生的冒險之旅，學習了關于訓練、驗證和測試的基礎知識。關于如何成為一個 AI 白癡的規(guī)則自然地遵循這些內容，但是讓我明確地為你闡明它們。

圖片來源于 tenor

到目前為止的故事

在上一集中，你扮演了 Mr. Bean——你的 AI 的耐心教授。既然你越來越在行了，那就讓你堅持下去吧。我常說，避免應用人工智能陷阱的最好方法是永遠不要忘記學習基本的知識，所以我暗地里希望你永遠保持當 Bean 教授的思維方式。

永遠不要忘記學習和教學的基礎！

三個階段的快速提醒：

• 訓練階段：Mr. Bean 從在課堂上看到的例子中尋找模式，然后將這些模式轉換成模型（食譜）。
  

• 驗證階段：看看 Mr. Bean 的食譜在他沒有明確研究的例子上的表現(xiàn)。如果分數(shù)看起來不錯，就讓他去考試，否則就重新開啟訓練階段。
  

• 考試階段：Mr. Bean 參加期末考試，成績決定是否允許他進行實際生產或換專業(yè)。
  

訓練階段相當簡單，你可以把例子推到學生身上（把數(shù)據推到機器學習算法中），并且大多希望是最好的（我只是在開玩笑）。進一步了解它在這里的工作原理：http://bit.ly/quaesita_emperor 。

在我們列出成為 AI 白癡的方法之前，讓我們從你尊敬的教授的角度來談談更微妙的階段——驗證和測試。

驗證和測試之間的細微差別

如果你只關心掛掉那些成績較差學生，你不需要驗證階段，你只需要測試：可憐的 Mr. Bean 進行訓練，找到一個模式（這是一個愚蠢的模式），沖到你的考試中，結果考試不及格，并被踢出數(shù)學專業(yè)。你抓到并處決了一個無知的人，干得好！

測試是關于把關的，只有有價值的人才會通過！測試使你免于發(fā)布壞的原型。

好老師幫助學生進步

但你想幫助學生進步的愿望在哪里呢？你想幫助他們變得更好的承諾在哪里？他們的救贖和自我完善的機會在哪里？驗證，這就是答案。

驗證就是救贖，這是一個讓你振作起來再試一次的機會，驗證允許你迭代以獲得更好的原型。

如果你真的關心你的學生，當你發(fā)現(xiàn)他們看起來很愚蠢的時候，你會很難過的。期末考試的時候，你是老師還是劊子手？

如果你的最終目標是培養(yǎng)合格的學生，你將需要提供實踐問題（來自驗證數(shù)據集）來幫助你的學生在專業(yè)測試之前提高。

如何避免成為 AI 白癡？

雖然人工智能項目的領導者可能不必知道他們的工程師和數(shù)據科學家所處理的數(shù)學問題，但他們沒有理由忘記學習和教學的基本知識。如果你曾經考慮過設置一個考試，你已經有了大多數(shù)常識性的工具，你需要防止一些主要的問題。這里有幾個例子。

永遠不要忘記人工智能就是用例子來解釋

如果你的例子不好，你應該感覺不好。如果你不給學生提供足夠高質量的例子來學習，你怎么能指望他們有效地學習呢？哦，如果你給學生舉一些有偏見的例子，你會得到一個有偏見的學生。那是你的錯，教授。

從在測試數(shù)據上進行訓練

如果只需要背誦就能通過考試，那沒有任何好處。機器學習是為了在新的例子上取得成功——如果你關心的只是在舊的東西上表現(xiàn)良好的話，就可以跳過 ML/AI 的麻煩，使用一個查找表就好了。為了保證你評估的是正確的東西，而不是記憶舊數(shù)據的能力，確保你的學生從來沒有機會學習你的任何測試例子。

不要在期末考試中使用訓練或驗證數(shù)據，這只會降低你正確測試學生能力的機會。

永遠不要把你的數(shù)據集弄混

如果在深入研究之前沒有仔細地整理和拆分數(shù)據，你將如何防止上述問題？數(shù)據拆分是最好的數(shù)據科學快速修復方法。在你開始教你的學生之前，一定要把測試的例子鎖在一個安全的地方。

在你確定考試標準之前，千萬不要開始考試

馬上就開始？住手！雖然這一點似乎太明顯了，但你會驚訝的發(fā)現(xiàn)，真正的項目團隊在領導能力薄弱的情況下，往往會進行測試，然后改變，這樣他們的學生的成績就足夠好。不管怎樣，別這樣。

從不重用測試數(shù)據

如果你想對那些堅持說你不能多次使用一個測試數(shù)據集的統(tǒng)計學家翻白眼，那么讓我們試著用另一種方式來表達：「如果你給同一個學生兩次相同的期末考試，不要相信他們第二次的表現(xiàn)?！共灰貜褪褂眠@些試題！

不要跳過測試

測試可以讓你免于災難，這是你防止發(fā)布有問題原型的保護措施。如果你真的不在乎它，那么你有勇氣把你的要求的性能標準設置得很低嗎？如果不能，那就好好測試。

永遠不要太相信自己

還有一個薄弱環(huán)節(jié)，那就是你自己，教授。如果你沒有意識到你的考試設置得不好怎么辦？比較少 最好的人也可能犯下這個錯誤。為了以防萬一，一定要建立一些安全網，以將你沒畢業(yè)的學生和外界隔絕。

如何成為 AI 白癡

當團隊缺乏熟練的人工智能領導能力，或者當他們過于沉迷于工程的細節(jié)時，他們的常識可能會被忽略。他們可能會忽略基礎知識，最終發(fā)布真正糟糕的解決方案。幾乎我在現(xiàn)實生活中看到的每一個糟糕的 ML/ai 災難都可以追溯到上面列表中的一個條目，所以如果你在尋找 AI dunce 帽子，我給了你一個很好的錯誤列表供你選擇，請自便！

但是，如果你想建立一個好的，有用的，有效的人工智能解決方案，那么請時刻記住教授的觀點。關于幾區(qū)學習教學，就這些了！

via：https://towardsdatascience.com/how-to-be-an-ai-idiot-8559c65d91a8

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