如何训练AI模型
AI模型训练方法取决于多种因素，例如用例、数据范围和类型等。尽管具体细节各异，但AI模型训练的总体框架是相同的——无论您是构建个人模型的爱好者，还是创建企业级AI驱动深度数字化转型的专业人士。
1. 数据收集
数据是AI的生命线。高质量数据造就强大模型。构建稳健的AI模型始于选择数据源，并将其收集到一处。以一个金融服务为例——风险和贷款处理。数据源可能包括：
申请人个人数据（例如信用历史、地址、收入水平）。
财务行为，如银行交易、大额现金提取或意外之财。
市场数据和经济因素（可能影响个人还款能力）。
其他记录，如法庭历史、房产所有权、驱逐通知或房屋留置权。
包含已知白领罪犯和欺诈者姓名及化名的数据库。
公司内部关于贷款偿还历史的数据（帮助发现自身的风险指标）。
整合这些数据点有助于训练模型为个体风险指标赋予权重，从而在后续有人申请贷款时做出建议和预测。
[从多个数据源收集数据可能很快变得复杂。数据编织（Data Fabric）可以提供帮助。了解如何操作：数据编织的优势：打破数据孤岛，加速创新。]
2. 数据预处理
下一步是准备训练数据。如果用烹饪来比喻，第一步是收集食材，第二步则是切配准备。预处理包括：
审查数据的适用性和完整性。
格式化数据以适应训练。
清洗数据。
预处理至关重要。AI模型需要多个数据源，而这些数据通常格式迥异。预处理使这些数据元素更易于人工智能系统访问、处理和训练。
专业提示：此时是考虑偏见的绝佳时机。在此步骤中，移除任何可能导致模型做出不准确预测或更糟——产生歧视的数据元素。例如，检查数据源中是否包含基于受保护人口统计特征识别个人的信息。您最不希望看到的就是AI模型基于这些因素做出错误决策。尽管偏见通常是无意的，但组织仍可能面临罚款和声誉损害的风险。避免偏见是一个持续的过程，但此步骤奠定了坚实的基础。
3. 模型选择
AI模型训练的具体细节取决于您的用例。选择机器学习训练模型是数据科学专家的领域。AI训练模型的类型本身就需要一篇文章来阐述，但这里举几个例子：
强化学习模型：运行一系列模拟，AI通过试错尝试产生输出或达成目标。模型采取行动，然后根据是否达成结果获得正向或负向强化。
深度学习模型：使用神经网络从数据中学习。它们可以被输入信息，在每次迭代中，开始对信息进行分类并区分差异。例如，您向深度学习AI模型输入图像，它可能在第一次迭代中学习到某张图片包含家具。然后，在后续学习周期中，它可能开始区分家具类型，比如学会区分带坐垫的椅子和桌子。
您可以选择多种不同类型的AI模型。为特定任务选择正确的模型取决于您的目标——在上面的例子中，强化学习可能更适用于业务目标预测，而深度学习则更适用于构建需要识别图像、文档或文本等内容的模型。通常，一项任务可能涉及使用多种方法。
4. 训练
最后，我们训练模型。这涉及机器学习。训练如何进行当然取决于您在上一步选择的机器学习模型。但一般来说，AI会运行一系列测试或模拟，做出预测，然后将这些预测与预期目标或结果进行比较。经过多轮训练，模型会进行调整。随着时间的推移，预测与预期结果之间的差距应该会缩小，从而产生更准确的预测。
5. 评估
训练完成后，测试结果。就像在任何其他业务领域一样，AI也需要质量保证。尝试让模型在一小部分实际任务上进行测试，以确保其表现良好。如果满意，可以将其部署到更高级别的环境；如果不满意，则值得返回重新训练。
但模型评估不是一劳永逸的。组织必须持续评估AI模型，以确保其产生正确的结果。例如，美国几家大型健康保险公司因过度拒赔而受到抨击并面临诉讼。拥有人工监督以确保这些模型不会做出错误决策，对于防止性能不佳、声誉损害、客户满意度下降甚至合规罚款至关重要。
AI模型训练：公有云 vs 私有化方法
我多次提到构建这些模型需要专业知识。企业有三种方法获取构建这些模型所需的资源：
方法一：完全自建
优势：完全掌控模型；模型在您的数据上训练，确保准确性；若出现偏见可轻松调整；最重要的是，您的数据保持私有。
劣势：成本高昂。您需要一支由数据工程师、数据科学家和软件开发人员组成的团队，以及硬件、软件和基础设施的预算。对于AI并非关键任务的组织来说，这种方法遥不可及。
方法二：使用大型公有云提供商（也称为超大规模企业）
优势：这些公司提供可应用于您任务的预训练AI模型，大幅削减了庞大数据团队的成本。
劣势：但有个问题。您对数据的控制力很弱。这意味着模型不会针对您的组织进行定制，更糟糕的是，提供商可能会使用您的数据来训练他们自己的算法。这危及您的数据隐私。
方法三：采用强调私有AI的供应商