Đào tạo AI

Quá trình đào tạo có giám sát bắt đầu bằng thông tin đầu vào và câu trả lời mục tiêu. Mô hình dự đoán câu trả lời, hàm mất mát đo lường sự khác biệt và thuật toán tối ưu hóa cập nhật các tham số của nó. Việc lặp lại điều này qua nhiều ví dụ có thể làm giảm sự mất mát. Một kỷ nguyên có nghĩa là một lần đi qua tập dữ liệu huấn luyện; nó không phải là sự đảm bảo cho sự tiến bộ. Tập dữ liệu và mục tiêu xác định những gì mô hình được khen thưởng khi học tập. Việc huấn luyện một mô hình để dự đoán việc mua hàng đòi hỏi một nhiệm vụ khác với việc huấn luyện nó để ước tính mức độ hài lòng của khách hàng. Một nhãn hiệu thuận tiện có thể là sự thay thế tồi cho kết quả quan trọng. Sử dụng các ví dụ xác thực để chọn cài đặt, sau đó đánh giá mô hình đã chọn trên một bộ thử nghiệm riêng biệt. Giữ các hồ sơ của cùng một người, tài liệu hoặc sự kiện cùng nhau khi việc chia tách sẽ làm rò rỉ thông tin. Để dự báo, hãy đánh giá các giai đoạn sau thay vì đưa các quan sát trong tương lai vào các dự đoán trước đó. Lưu phiên bản dữ liệu, quy tắc tiền xử lý, cấu hình mô hình và kết quả đánh giá với từng điểm kiểm tra. Một mô hình đã lưu mà không có bộ chuyển đổi mã thông báo hoặc tính năng có thể không tái tạo được hành vi ban đầu. Quá trình đào tạo chỉ hoàn tất đối với một thử nghiệm xác định; việc triển khai kết quả sẽ bổ sung thêm trách nhiệm giám sát và vận hành.