在机器学习和深度学习的入门阶段，有一些容易避免的错误。密切关注我们输入的数据(以及输出数据)对于深度学习和神经网络模型至关重要。在运行模型之前准备好数据集对于构建强大的模型至关重要。训练人工智能模型时，80% 的工作量用于数据准备(收集、清洗和预处理数据)，而剩余的 20% 则用于模型选择、训练、调优和评估。以下是一些我们在训练数据驱动型人工智能模型时经常遇到的错误和局限性。

　　低质量数据会严重限制人工智能模型的训练，尤其是在深度学习中。数据质量会对模型性能产生重大影响，低质量数据会导致性能不佳和结果不可靠。

　　数据缺失或不完整：如果大量数据缺失或不完整，则可能难以训练出准确可靠的模型。

　　噪声数据：包含大量噪声(例如异常值、错误或无关信息)的数据会引入偏差并降低整体准确率，从而对模型的性能产生负面影响。

　　非代表性数据：如果用于训练模型的数据不能代表它所要解九游智能体育科技决的问题或任务，则可能导致性能和泛化能力差。

　　通过数据治理、数据集成和数据探索，仔细评估和界定数据范围，确保数据质量至关重要。采取这些步骤，我们可以确保获得清晰、可直接使用的数据。

　　深度学习中第二常见的错误是未能识别和处理数据集中的异常值。切勿忽视这些异常值，因为它们会对深度学习模型(尤其是神经网络)产生重大影响。我们或许会认为应该保留它们，因为它们具有数据代表性，但异常值通常是极端情况，而训练人工智能模型以使其能够泛化任务时，这些异常值会降低准确率、引入偏差并增加方差。

　　有时，这些异常值仅仅是数据噪声造成的(我们可以参考上一节讨论的内容进行清理)，而有时，它们可能预示着更严重的问题。如果我们不仔细关注数据中的异常值，它们可能会严重影响结果，并导致模型做出错误的预测。

　　利用 Box-Cox 变换或中值滤波等技术，通过裁剪或给异常值添加上限来改变和清理它们。

　　为了更好地处理异常值，应改用更强的估计方法，例如中位数或截尾均值，而不是使用常规均值。

　　处理数据集中异常值的具体方法很大程度上取决于所使用的数据以及深度学习模型所用于的研究类型。然而，务必始终注意这些异常值，并将其纳入考虑范围，以避免机器学习和深度学习中最常见的错误之一!

　　数据集的大小对深度学习模型的训练有着显著的影响。一般来说，数据集越大，模型的性能就越好。这是因为更大的数据集能够让模型学习到数据中更深层次的模式和关系，从而更好地泛化到新的、未见过的数据。

　　然而，需要注意的是，仅仅拥有庞大的数据集是不够的。数据还必须具备高质量和多样性才能有效。拥有大量数据，但如果数据质量低下或缺乏多样性，并不会提升模型的性能。此外，数据量过大也会带来问题。

　　过拟合：如果数据集太小，模型可能没有足够的样本进行学习，从而导致模型过拟合训练数据。这意味着模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。

　　欠拟合：如果数据集过大，模型可能过于复杂，无法学习数据中的潜在模式。这会导致欠拟合，即模型在训练数据和测试数据上的表现都很差。

　　一般来说，数据集的大小很重要，既要足够大，能为模型提供足够的学习样本，又不能太大，以免计算量过大或训练时间过长。两者之间存在一个最 佳平衡点。此外，为了确保模型的有效性，数据必须具有多样性和高质量。

　　在机器学习和深度学习领域，错误是不可避免的。然而，最容易纠正的错误往往代价最高。每个人工智能项目都应该根据具体情况进行评估，以确定能够获得最 佳结果的合适基础设施。

　　有时只需升级某些组件就足够了，但其他项目则需要重新设计，以确保所有组件都能正确集成。

　　深度学习模型需要处理海量数据。简而言之，这是它们的主要功能。正因如此，许多老旧的系统和部件无法承受深度学习模型处理海量数据的压力，最终崩溃。

　　由于计算资源、内存、并行化和存储方面的限制，使用性能较差的硬件会影响模型训练的性能。使用数百个 CPU 的时代已经一去不复返了。GPU 计算在深度学习和机器学习领域的卓越表现，使得现代技术能够并行处理训练一个稳健模型所需的数百万次计算。

　　大型人工智能模型需要大量内存进行训练，尤其是在处理大型数据集时。切勿在内存方面吝啬，因为内存不足的错误会在训练开始后造成严重后果，迫使你从头开始。除了数据存储之外，你还需要充足的空间来存放大型数据集。

　　缓解计算硬件的这些限制很简单。只需对数据中心进行现代化改造，使其能够承受最繁重的计算任务即可。您还可以利用 HuggingFace 等资源提供的预训练模型，快速启动复杂模型的开发和微调工作。

　　当一个组织决定升级到深度学习时，他们通常已经拥有想要使用或重新利用的机器。然而，将最新的深度学习技术集成到较旧的技术和系统中(包括物理系统和数据系统)是一项挑战。

　　为了获得最 佳集成策略，请保持准确的解释和文档记录，因为可能需要重新设计硬件以及所使用的数据集。

　　与实施和集成合作伙伴合作，可以大大简化异常检测、预测分析和集成建模等服务的实施。在开始实施时，请牢记这一点，以避免机器学习和深度学习中常见的错误。

　　数据集准备就绪、基础设施稳固之后，我们就可以开始生成深度学习模型的输出结果了。这时很容易犯机器学习和深度学习中最常见的错误之一：对输出结果关注不够。

　　训练一个深度学习模型，然后反复清洗、冲洗、重复，这看起来似乎是个好主意。然而，这实际上却与直觉相悖!

　　通过训练多个迭代版本和不同变体的深度学习模型，我们才能收集到具有统计意义且可用于研究的数据。例如，如果用户只训练一个模型并反复使用该模型，那么最终得到的将是一组标准化的结果，每次都会重复出现。这可能会使研究错失引入各种数据集的机会，而这些数据集或许能带来更有价值的见解。

　　相反，当使用多个深度学习模型并在各种数据集上进行训练时，我们就能看到其他模型可能忽略或解读不同的因素。对于像神经网络这样的深度学习模型来说，算法正是通过这种方式学习如何产生更多样化的输出，而不是相同或相似的输出。

　　刚开始使用深度学习时，人们很容易想创建一个能够完成所有必要任务的单一模型。然而，由于不同的模型在预测特定事物方面各有优势，这种做法通常会导致失败。

　　例如，决策树在预测分类数据时通常表现良好，尤其是在各组成部分之间没有明显关联的情况下。然而，当试图解决回归问题或进行数值预测时，决策树的作用就不大。另一方面，逻辑回归在处理纯数值数据时效果极 佳，但在预测类别或分类时则略显不足。

　　迭代和变通是获得可靠结果的最 佳工具。虽然一次性构建并重复使用可能很诱人，但这会使结果停滞不前，并可能导致用户忽略许多其他可能的输出结果!