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如何成為一個AI 白癡?

本文作者: skura 2020-01-23 20:16
導(dǎo)語:訓(xùn)練模型就像老師教學(xué)生一樣

上周,你加入了 Bean 先生的冒險之旅,學(xué)習(xí)了關(guān)于訓(xùn)練、驗證和測試的基礎(chǔ)知識。關(guān)于如何成為一個 AI 白癡的規(guī)則自然地遵循這些內(nèi)容,但是讓我明確地為你闡明它們。

如何成為一個AI 白癡?

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(yīng)用人工智能陷阱的最好方法是永遠不要忘記學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)和教學(xué)的基礎(chǔ)!

三個階段的快速提醒:

  • 訓(xùn)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(zhuǎn)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(xùn)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(chǎn)或換專業(yè)。

訓(xùn)練階段相當簡單,你可以把例子推到學(xué)生身上(把數(shù)據(jù)推到機器學(xué)習(xí)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?wù)劯⒚畹碾A段——驗證和測試。

驗證和測試之間的細微差別

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

測試是關(guān)于把關(guān)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。

如何成為一個AI 白癡?

好老師幫助學(xué)生進步

但你想幫助學(xué)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(guān)心你的學(xué)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(xué)生,你將需要提供實踐問題(來自驗證數(shù)據(jù)集)來幫助你的學(xué)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(lǐng)導(dǎo)者可能不必知道他們的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家所處理的數(shù)學(xué)問題,但他們沒有理由忘記學(xué)習(xí)和教學(xué)的基本知識。如果你曾經(jīng)考慮過設(shè)置一個考試,你已經(jīng)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。

如何成為一個AI 白癡?

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(yīng)該感覺不好。如果你不給學(xué)生提供足夠高質(zhì)量的例子來學(xué)習(xí),你怎么能指望他們有效地學(xué)習(xí)呢?哦,如果你給學(xué)生舉一些有偏見的例子,你會得到一個有偏見的學(xué)生。那是你的錯,教授。

從在測試數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練

如果只需要背誦就能通過考試,那沒有任何好處。機器學(xué)習(xí)是為了在新的例子上取得成功——如果你關(guān)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(jù)的能力,確保你的學(xué)生從來沒有機會學(xué)習(xí)你的任何測試例子。

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

永遠不要把你的數(shù)據(jù)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(jù),你將如何防止上述問題?數(shù)據(jù)拆分是最好的數(shù)據(jù)科學(xué)快速修復(fù)方法。在你開始教你的學(xué)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(lǐng)導(dǎo)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(xué)生的成績就足夠好。不管怎樣,別這樣。

從不重用測試數(shù)據(jù)

如果你想對那些堅持說你不能多次使用一個測試數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計學(xué)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(xué)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?fù)使用這些試題!

不要跳過測試

測試可以讓你免于災(zāi)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(shè)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(shè)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(wǎng),以將你沒畢業(yè)的學(xué)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(lǐng)導(dǎo)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(chǔ)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(zāi)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!

如何成為一個AI 白癡?

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(guān)于幾區(qū)學(xué)習(xí)教學(xué),就這些了!

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

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