当训练人工智能（AI）时，是在教它正确解释数据并从中学习，以便准确地执行任务。就像人类一样，这需要时间和耐心。只有通过训练，人工智能（AI）才能正确感知信息并根据提供的信息做出准确的决策。
人工智能（AI）训练如何运作？
首先，人工智能（AI）训练从数据开始。虽然所需数据集的实际大小取决于项目，但所有机器学习项目都需要高质量、注释良好的数据才能成功。
人工智能（AI）训练过程可以分为三个关键阶段：
1. 训练
在初始训练步骤中，人工智能（AI）模型会获得一组训练数据，并要求其根据该信息做出决策。这一步避免不了出错，因此需要进行调整以帮助人工智能（AI）变得更加准确。
要尝试避免数据过度拟合，这在训练时很常见，将机器学习模型与特定数据集如此紧密地对齐时，它会记住而不是从中学习。在这种情况下，人工智能不太可能正确解释新数据。
2. 验证
一旦人工智能（AI）完成了基础训练，它就可以进入下一个阶段：验证。在此阶段，将使用一组新数据验证人工智能（AI）的性能。
与训练阶段一样，需要确保评估结果，以便确认人工智能（AI）的行为是否符合预期，切记要考虑之前可能未考虑的新变量。
在验证阶段，过度拟合的问题很容易出现。
3. 测试
紧接着就可以进行测试了，譬如给人工智能一个不包含任何标签或目标的数据集。如果人工智能（AI）可以根据这些非结构化信息做出准确的决策，那么它就可以上线了！反之，它需要重新回到训练阶段，直到人工智能（AI）能按预期执行。
成功进行人工智能（AI）训练的关键
需要三个要素来训练 AI：高质量数据、准确的数据注释和实验文化。
1.高质量数据
对于任何人工智能（AI）项目来说，都需要大量高质量的数据。如果使用不相关的数据集或包含少量低质量数据的数据集，就可能产生不良数据，扭曲人工智能（AI）的判断并产生不良结果。
2.准确的数据标注
不仅需要拥有大量高质量的数据，而且还必须准确地对其进行注释。否则，人工智能（AI）将没有上下文指导来帮助它正确解释数据，更不用说从中学习了。
3.不要害怕出错
错误实际上是人工智能（AI）训练过程中最有价值的部分。当人工智能（AI）在训练期间无法正确解释数据时，可以从中分析关键因素，帮助人工智能（AI）了解原因，这样可以有助于创建更好、更具创新性的人工智能（AI）。
