17、人工智能服务的实践与应用：从最佳实践到实际案例

人工智能服务的实践与应用：从最佳实践到实际案例

1. 机器学习项目的最佳实践

在机器学习项目中，有几个关键的方面需要我们特别关注，以确保项目的成功和负责任的应用。

1.1 透明度与信任

模型的透明度和可解释性至关重要。我们需要向使用模型的人员以及受其影响的人员分享模型的准确性、置信水平，并解释其工作原理和预测的优劣之处。具体操作如下：
- 向业务团队和其他利益相关者展示模型的指标，包括准确性、置信水平在实际中的含义以及模型所依赖的特征。
- 为客户记录这些细节，或者在审计时进行跟踪。

1.2 实验、更新与迭代

模型的指标应帮助我们了解其解决问题的能力。虽然预建的云AI服务可能立即带来良好的结果，但在许多情况下，我们需要进行实验：
- 尝试不同的模型、算法和超参数选择。
- 在定制模型时，使用不同的训练数据集。

同时，我们要营造良好的数据文化，具体做法包括：
- 明确界定假设，但不固执己见。
- 愿意从实验（成功和失败）中学习。
- 参考他人的成功经验。
- 与同行分享学习成果。
- 将成功的实验推广到生产环境。
- 认识到失败是实验的有效结果。
- 迅速转向下一个假设。
- 完善下一次实验。

此外，我们还需要跟踪模型的性能，随着情况的变化，及时更新、停用或替换模型，并记录机器学习过程的开始和结束。

1.3 协作而非孤立

模型的更新和有效性判断需要团队协作，不同角色的人员（如开发人员、数据工程师、数据科学家和业务团队）需要相互协作。可