近年來，機器學習在學術研究領域和實際應用領域得到越來越多的關注。但構建機器學習模型不是一件簡單的事情，它需要大量的知識和技能以及豐富的經驗，才能使模型在多種場景下發揮功效。正確的機器學習模型要以數據為中心，基于對業務問題的理解，并且數據和機器學習算法必須應用于解決問題，從而構建一個能夠滿足項目需求的機器學習模型。

在構建機器學習模型時，我們應該避免以下6個錯誤。

1. 未使用正確標記的數據集

任何機器學習項目的第一階段都是發展對業務需求的理解，在構建機器學習模型時，您需要一項明確定義的策略。訓練模型時，獲得正確的標記數據是開發者面臨的另一項挑戰，這不僅可以幫助您獲得最佳結果，還可以使機器學習模型在最終用戶當中顯得更可靠。

2. 使用未驗證的非結構化數據

使用未驗證的非結構化數據，可能會導致機器學習模型在運行中出現問題，因為未驗證的數據可能存在錯誤，比如重復、數據沖突、缺少分類等。使用未驗證的非結構化數據是機器學習工程師在AI開發中最常見的錯誤之一。因此，在將數據用于機器學習訓練之前，需要仔細檢查原始數據集，并消除不需要或不相關的數據，幫助AI模型以更高的準確性發揮功效。

3. 使用不足的訓練數據集

如果數據不足，會降低AI模型成功的概率。因此，在開始構建機器學習模型前，我們需要根據AI模型或行業的類型，準備充足的訓練數據，如果是深度學習，還需要更多的定性數據集和定量數據集，以確保模型可以高精度運行。

4. 使用已經在使用的數據來測試模型

機器學習模型是通過對訓練數據進行學習和概括而構建的，然后將獲取的知識應用于從未見過的新數據中進行預測并實現其目的。因此，我們應避免重復使用已經用于測試模型的數據，在測試AI模型的功能時，使用之前沒有用于機器學習訓練的新數據集進行測試非常重要。

5. 單獨依靠AI模型學習

在訓練機器學習模型時，如果一直重復，我們將不會了解到真實世界數據和培訓數據以及測試數據和培訓數據之間是否存在任何差異，以及組織將采取何種方法來驗證和評估模型的性能，這一點很重要。所以，開發者需要確保AI模型以正確的策略進行學習。為確保這一點，您必須定期檢查AI訓練過程及其結果，以獲得最佳結果。

6. 確保您的AI模型無偏見

在訓練機器學習模型時使用的數據，可能會讓模型因年齡、性別、取向和收入水平等各種因素而有偏見，這些因素會以某種方式影響結果。因此，您需要通過使用統計分析找出每個個人因素在如何影響所處理的數據和AI訓練數據，盡量減少這種現象。

要在機器學習模型構建中取得成功，最重要的就是在前期做好準備，避免錯誤，并不斷地尋找改進和更好的方法來滿足組織不斷發展的業務需求。
責編AJX