Tránh 5 lỗi thường gặp trong AI mà mọi người mới bắt đầu đều mắc phải

Giới thiệu

Hãy thử nghĩ về bản thân như một sinh viên bước vào ngày đầu tiên tại một ngôi trường mới. Bạn đang học với sự nhiệt tình nhưng có rất nhiều điều mới mẻ đối với bạn và điều này dễ dẫn đến sai lầm. Trí tuệ nhân tạo cũng giống như vậy đối với người mới bắt đầu – thế giới thú vị và đầy rẫy những khả năng và rất dễ rơi vào nhiều cạm bẫy khác nhau. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm thấy năm lỗi thường gặp trong AI mà mọi người mắc phải trong bước đầu tiên khi tiếp xúc với AI và các khuyến nghị về cách tránh chúng. Tất nhiên, hướng dẫn này sẽ đồng hành cùng bạn và giúp bạn tiếp cận AI một cách thú vị và hiệu quả nhất có thể.

Tổng quan

• Hiểu được tầm quan trọng của việc có kiến ​​thức nền tảng vững chắc trong Trí tuệ nhân tạo.
• Nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng và tác động của nó đến các mô hình AI.
• Khám phá tầm quan trọng của việc cân bằng giữa lý thuyết và ứng dụng.
• Xác định các bẫy đánh giá mô hình điển hình và cách phòng ngừa chúng.
• Nhận thức được tầm quan trọng của việc học tập suốt đời và theo kịp sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.

Những lỗi thường gặp trong AI và cách tránh chúng

Bây giờ chúng ta hãy cùng xem xét những sai lầm phổ biến mà mọi người mới bắt đầu sử dụng AI đều mắc phải và cách chúng ta có thể tránh những sai lầm đó một cách chi tiết.

1. Bỏ qua những điều cơ bản

Nhiều người học mắc lỗi lao ngay vào các thuật toán bậc cao và mã hóa máy tính mà không thèm tìm hiểu những điều cơ bản trước. Điều này cũng ngụ ý một nền tảng vững chắc là nền tảng của bất kỳ kiến ​​trúc nào. Tuy nhiên, nếu bạn không nắm được những khái niệm cơ bản như AI và học máy, bạn có thể cảm thấy lạc lõng trong một thời gian khi cố gắng thực hiện một phép tính khó. Những khái niệm này bao gồm đại số tuyến tính, xác suất và tĩnh học, là những khóa học cơ bản trong CNTT. Tìm hiểu về các khái niệm cơ bản của học máy bao gồm hồi quy, phân loại, phân tích cụm và phân tích mạng nơ-ron.

Giải pháp: Dành thời gian để hiểu những điều cơ bản về AI, học máy cũng như khoa học dữ liệu. Biết học có giám sát và không giám sát là gì, mạng nơ-ron là gì và xử lý dữ liệu trước. Tài liệu như khóa học trực tuyến, sách giáo khoa và hướng dẫn có thể hỗ trợ rất nhiều.

Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn cố gắng xây một ngôi nhà mà không biết cách đọc bản thiết kế hoặc sử dụng các công cụ cơ bản. Bạn có thể xây được một vài bức tường, nhưng kết cấu sẽ không vững chắc. Tương tự như vậy đối với AI; nếu không hiểu những điều cơ bản, các dự án của bạn có thể thiếu sự vững chắc.

2. Bỏ qua chất lượng dữ liệu

Thiếu sự công nhận giá trị của dữ liệu chất lượng cao hoặc sử dụng tập dữ liệu chất lượng thấp vào các mô hình. Trong bối cảnh AI, dữ liệu có thể được coi là nguyên liệu thô cho công việc liên quan đến AI. Có những lúc nhiên liệu giá rẻ cũng dẫn đến sự xuống cấp của động cơ trong khi việc sử dụng nhiên liệu chất lượng tốt mọi lúc sẽ không gây ra vấn đề gì. Tương tự như vậy, dữ liệu chất lượng đã được làm sạch và định dạng phù hợp để sử dụng sẽ tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình AI của bạn.

Giải pháp: Làm cho dữ liệu của bạn sạch nhất có thể và đảm bảo rằng các tập dữ liệu của bạn được xử lý trước. Đảm bảo dữ liệu được thu thập có liên quan đến vấn đề cần giải quyết và không được thu thập sai. Tìm hiểu về các phương pháp như chuẩn hóa dữ liệu, phương pháp xử lý các giá trị bị thiếu và cách tăng cường tập dữ liệu hiện có.

Ví dụ: Hãy coi dữ liệu như nhiên liệu cho động cơ AI của bạn. Nhiên liệu kém chất lượng có thể làm hỏng động cơ, trong khi nhiên liệu chất lượng cao đảm bảo hiệu suất mượt mà. Tương tự như vậy, dữ liệu sạch, được chuẩn bị tốt đảm bảo các mô hình AI của bạn hoạt động chính xác và đáng tin cậy.

3. Chỉ tập trung vào lý thuyết

Học sinh dành nhiều thời gian hơn vào việc học lý thuyết thay vì học cách áp dụng chúng vào thực tế. Như người ta vẫn nói, kiến ​​thức chỉ được nửa vời cho đến khi được áp dụng Trong trường hợp này, lý thuyết thì rõ ràng, nhưng kỹ năng của quá trình thực tế làm cho nó rõ ràng hơn nhiều. Tham gia vào các hoạt động thực tế, giải quyết các vấn đề tại các cuộc thi hackthon và tham gia vào công việc thực tế. Điều này sẽ không chỉ cải thiện kỹ năng được xem xét mà còn thu thập kinh nghiệm quan trọng trong việc giải quyết vấn đề và triển khai mô hình.

Giải pháp: Học tốt hơn bằng cách liên hệ lý thuyết với các vấn đề thực tế. Tham gia vào các dự án, thực tập và Kaggle hoặc bất kỳ cuộc thi nào khác như crowdtangle để có được kinh nghiệm thực tế. Xây dựng các dự án từ đầu sẽ củng cố các nguyên tắc và những khó khăn của nó sẽ cải thiện khả năng giải quyết vấn đề.

Ví dụ:Giống như học bơi bằng cách đọc sách về kỹ thuật bơi nhưng không bao giờ thực sự xuống nước. Kinh nghiệm thực tế là rất quan trọng để thực sự nắm vững các khái niệm AI.

4. Đánh giá mô hình không đúng

Không đánh giá đúng các mô hình, dẫn đến quá khớp hoặc không khớp. Sử dụng các số liệu và kỹ thuật đánh giá phù hợp để đánh giá các mô hình của bạn. Chia dữ liệu của bạn thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Sử dụng các ma trận xác thực chéo, ma trận nhầm lẫn và các số liệu hiệu suất như độ chính xác, độ chính xác, thu hồi và điểm F1 để đảm bảo mô hình của bạn hoạt động tốt.

Giải pháp: Sử dụng các số liệu và kỹ thuật đánh giá phù hợp để đánh giá mô hình của bạn. Chia dữ liệu của bạn thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Sử dụng các ma trận xác thực chéo, ma trận nhầm lẫn và các số liệu hiệu suất như độ chính xác, độ chính xác, thu hồi và điểm F1 để đảm bảo mô hình của bạn hoạt động tốt.

Ví dụ: Hãy tưởng tượng một đầu bếp không bao giờ nếm thử món ăn của họ trước khi phục vụ. Đánh giá đúng đắn giống như thử nghiệm hương vị; nó đảm bảo mô hình của bạn đã sẵn sàng cho ứng dụng thực tế và có thể hoạt động như mong đợi.

5. Không cập nhật thông tin

Hãy cập nhật thông tin về các xu hướng mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. AI là một lĩnh vực nghiên cứu năng động và luôn có điều gì đó mới về phương pháp, tài nguyên và nghiên cứu với tần suất rất cao. Đăng ký theo dõi các hoạt động của cộng đồng AI, theo dõi việc xuất bản các bài báo nghiên cứu, theo dõi trí tuệ nhân tạo cá nhân và tham dự các hội nghị và hội thảo trên net.

Giải pháp: Đảm bảo mô hình AI được cập nhật bằng cách đăng ký tạp chí AI, tham dự hội nghị AI và là thành viên của các nhóm AI. Người ta nên đọc các bài báo nghiên cứu, weblog AI trong tương lai và tham gia hội thảo trên net để biết kỹ thuật hoặc công nghệ mới nào hiện có.

Ví dụ:AI thực sự được công nhận là một lĩnh vực hoặc phạm vi phát triển nhanh, giống như nhiều lĩnh vực khác thuộc về công nghệ. Các nhà tuyển dụng nên tự cập nhật giống như chúng ta cập nhật thiết bị của mình để tận hưởng các sản phẩm mới nhất và bảo mật bổ sung.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về Trí tuệ nhân tạo và GenAI bằng cách đăng ký khóa học của chúng tôi ngay hôm nay!

Phần kết luận

Bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực AI có những phần thưởng và thách thức riêng. Bạn có thể cải thiện khả năng của mình và đóng góp giá trị cho cộng đồng AI bằng cách tránh xa những sai lầm điển hình này và áp dụng cách tiếp cận cân bằng khi học. Hãy nhớ rằng nền tảng vững chắc, dữ liệu chất lượng cao, ứng dụng thực tế, đánh giá phù hợp và học tập liên tục là những yếu tố cần thiết để thành công trong lĩnh vực AI. Trong bài viết này, chúng ta đã thấy 5 sai lầm phổ biến trong AI mà mọi người mới bắt đầu đều có thể mắc phải.

Các câu hỏi thường gặp