要规避的7个常见的机器学习和深度学习错误和限制

无论你是刚刚开始还是已经使用人工智能模型工作了一段时间，有一些常见的机器学习和深度学习的错误，我们都需要注意，并不时提醒。如果不加以检查，这些会在以后的道路上造成重大的麻烦 ！如果我们密切关注我们的数据，模型的基础设施，以及验证我们的输出，我们可以在实践良好的数据科学家习惯中磨练我们的技能。

要规避的机器学习和深度学习数据错误

在开始接触机器学习和深度学习时，有一些错误是很容易避免的。密切关注我们输入的数据（以及输出的数据）对我们的深度学习和神经网络模型至关重要。在运行模型之前，准备好你的数据集对于一个强大的模型来说是非常重要的。在训练人工智能模型时，80%的工作是数据准备（收集、清理和预处理数据），而最后20%的工作是保留给模型选择、训练、调整和评估。以下是我们在训练数据驱动的人工智能模型时面临的一些常见错误和限制。

1、使用低质量的数据

在训练人工智能模型时，低质量的数据可能是一个重要的限制，特别是在深度学习中。数据的质量会对模型的性能产生重大影响，低质量的数据会导致性能不佳和不可靠的结果。

低质量数据的一些常见问题包括。

- 缺少或不完整的数据。如果很大一部分数据缺失或不完整，会使训练一个准确和可靠的模型变得困难。

- 噪声数据。含有大量噪音的数据，如异常值、错误或不相关的信息，会通过引入偏见和降低整体准确性对模型的性能产生负面影响。

- 非代表性的数据。如果用于训练模型的数据对问题或任务没有代表性，就会导致性能和概括性差。

通过数据治理、数据整合和数据探索来仔细评估和确定范围，确保数据的高质量是极其重要的。通过采取这些步骤，我们可以确保清晰、随时可用的数据。

2、忽略高或低的异常值

数据中第二个最常见的深度学习错误包括未能识别和说明数据集中的异常值。不要忽视这些离群值是至关重要的，因为它们会对深度学习模型产生重大影响，尤其是神经网络。我们可能会认为要保留它，因为它是数据的代表，但离群值往往是边缘案例，要训练人工智能模型来概括一项任务，这些离群值会伤害准确性，引入偏见，并增加方差。

有时它们只是数据噪音的结果（可以通过参考我们在上一节中讨论的内容来清理），而其他时候它们可能是一个更严重问题的标志。如果我们不仔细注意数据中的离群值，这些离群值会极大地影响结果，并在模型中产生不正确的预测。

以下是处理数据中离群值的几个有效方法。

- 利用成熟的统计方法，如Z-score方法、假设检验等，去除异常值。

- 利用Box-Cox变换或中位数过滤等技术，通过对离群值进行剪裁或加盖来改变和清理它们。

- 转而使用更强大的估计器，如中位数数据点或修剪后的平均值，而不是使用常规的平均值，以更好地考虑离群值

处理数据集中离群值的具体方法主要取决于所使用的数据和深度学习模型的研究类型。然而，要始终意识到它们，并将其纳入考虑范围，以避免最常见的机器学习和深度学习错误之一!

3、利用过大或过小的数据集

数据集的大小会对深度学习模型的训练产生重大影响。一般来说，数据集越大，模型的表现就越好。这是因为更大的数据集允许模型学习更多关于数据中的潜在模式和关系，这可以导致对新的、未见过的数据进行更好的概括。

然而，重要的是要注意，仅仅拥有一个大的数据集是不够的。数据还需要是高质量和多样化的，这样才能有效。拥有大量的数据，但数据的质量不高或不多样化，不会提高模型的性能。此外，太多的数据也会造成问题。

- 过度拟合。如果数据集太小，模型可能没有足够的例子来学习，可能会过度拟合训练数据。这意味着模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上却表现不佳。

- 拟合不足。如果数据集太大，模型可能过于复杂，可能无法学习数据中的基本模式。这可能导致欠拟合，即模型在训练和测试数据上的表现都很差。

一般来说，重要的是要有一个足够大的数据集，为模型提供足够的例子来学习，但又不至于大到计算上不可行或需要太长时间来训练。这是个关键点。此外，重要的是要确保数据的多样性和高质量，以使其有效。

机器和深度学习中常见的基础设施错误

在从事机器学习和深度学习时，错误是过程的一部分。不过，最容易补救的错误往往也是最昂贵的错误。每个人工智能项目都应该在个案的基础上进行评估，以确定获得最佳结果的适当基础设施。

有时，简单地升级某些组件就足够了，但其他情况下将需要重新规划设计，以确保一切都能适当地整合。

4、使用不合格的硬件工作

深度学习模型需要处理巨大的数据量。简单地说，这是它们的主要功能。正因为如此，很多时候，旧的系统和旧的部件无法跟上压力，在深度学习模型需要处理的大量数据的压力下发生故障。

由于计算资源、内存、并行化和存储有限，使用不合格的硬件工作会对训练模型的性能产生影响。使用数百个CPU的时代已经过去了。深度学习和机器学习的GPU计算的有效性，让现代人有能力将训练一个强大的模型所需的数百万次计算并行化。

大型人工智能模型也需要大量的内存来训练，特别是在大型数据集上。千万不要吝啬内存，因为当你已经开始训练并不得不从头开始时，内存溢出的错误会困扰着你。除了数据存储外，你还需要充足的空间来存储你的大数据集。

缓解这些对计算硬件的限制很简单。使你的数据中心现代化，以承受最重的计算。你也可以利用来自HuggingFace等资源的预训练模型，在开发复杂的模型和微调它们方面获得先机。

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5、整合错误

当一个组织决定升级到深度学习时，他们通常已经有了想要使用或重新利用的机器。然而，将更多最新的深度学习技术纳入旧的技术和系统，包括物理系统和数据系统，是一个挑战。

为了实现最佳的整合策略，要保持准确的解释和记录，因为可能需要重新制作硬件以及使用的数据集。

通过与实施和集成伙伴合作，实施异常检测、预测分析和集合建模等服务可以变得相当简单。在开始时要记住这一点，以避免这种常见的机器学习和深度学习错误。

要规避的机器和深度学习输出错误

一旦数据集准备好了，基础设施也稳固了，我们就可以开始从深度学习模型中生成输出。这是一个容易陷入机器学习和深度学习最常见的错误之一的地方：没有对输出给予足够的关注。

6、只重复使用一种模式

训练一个深度学习模型，然后清洗、冲洗、再重复，这似乎是一个好主意。然而，这实际上是反直觉的！

正是通过训练多个深度学习模型的迭代和变化，我们才会收集到具有统计学意义的数据，从而真正用于研究。例如，如果一个用户正在训练一个模型，并且只重复使用该模型，那么它将创造一套标准的结果，一次又一次地被期待。这可能会以牺牲在研究中引入各种数据集为代价，而这些数据集可能会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，那么我们可以看到另一个模型可能会遗漏或以不同方式解释的不同因素。对于像神经网络这样的深度学习模型，这就是算法如何学习在其输出中创造更多的多样性，而不是相同或相似的输出。

7、试图使你的第一个模型成为你最好的模型

在刚开始的时候，创建一个能够执行所有必要任务的单一深度学习模型可能是很诱人的。然而，由于不同的模型更擅长预测特定的事物，这通常是一个失败的处方。

例如，决策树在预测分类数据时经常表现良好，如果各部分之间没有明确的关联。然而，在试图解决回归问题或创建数字预测时，它们不是很有帮助。另一方面，在筛选纯数字数据时，逻辑回归的效果好得令人难以置信，但在试图预测类别或分类时却显得力不从心。

迭代和变异将是用于创建稳健结果的最佳工具。虽然建立一次并重复使用它可能很诱人，但这将使结果停滞不前，并可能导致用户忽视许多其他可能的产出

想知道在深度学习中还有哪些需要避免的常见错误？

即使那些一直在开发机器学习和深度学习模型的人也会陷入这些常见的错误。如果你问自己如何避免这些常见的机器学习和深度学习的错误，那么我们很愿意帮助你!