23、人工智能部署与自动化技术：从理论到实践

人工智能部署与自动化技术：从理论到实践

1. 人工智能部署的挑战与应对

人工智能的实际应用是一个复杂的过程，机器学习运维（MLOps）这一新兴的工具和方法类别应运而生，以助力这一过程。其中，对人工智能系统的监控至关重要，确保结果的准确性是核心任务之一，同时，合规性和数据完整性等方面也不容忽视。

然而，人工智能应用的用户界面（UI）设计常常被忽视，这实则是一个重大的疏漏。由于人工智能本身理解和使用起来较为复杂，一个易用的界面往往是必需的。

1.1 模型准确性的衡量

人工智能基于概率运行，因此衡量模型的准确性极为重要，但这也是一个具有挑战性的过程。例如，使用一个诊断多发性硬化症的人工智能模型，其准确率为99%，看似不错，但实际上并非如此。因为多发性硬化症是一种罕见疾病，每10万患者中约有90人患病。所以，如果一个模型总是判定一个人没有患病，那么它在超过99%的情况下都是正确的。在这种情况下，需要通过其他方式来衡量模型的准确性，比如查看假阴性（实际患病但模型判定未患病）或假阳性的概率。

此外，数据集的类型也可能会扭曲模型的准确性。过拟合时，人工智能会记住某些特定模式，过高的准确率（如超过90%）可能表明存在过拟合问题。解决这一问题的有效方法是收集更多样化的数据，或者使用不太复杂的算法。另一个问题是欠拟合，即输入和输出变量之间普遍缺乏准确性，通常是因为模型过于简单，数据集无法反映现实世界。

1.2 人工智能模型示例

开发人工智能模型相对容易，许多工具都是开源且强大的。下面通过一个简单的示例来创建一个基于广告支出预测收入的线性回归模型。

1.2.1 环境准备