17、人工智能服务的最佳实践与应用案例

人工智能服务的最佳实践与应用案例

1. 机器学习项目的最佳实践

在机器学习项目中，有几个关键的最佳实践需要遵循，以确保项目的成功和负责任的应用。

1.1 透明度与信任

理解和解释模型及其决策至关重要。机器学习过程应包括向使用者和受影响者分享模型的准确性、置信水平，解释其工作原理以及擅长和不擅长预测的内容。具体操作步骤如下：
- 向业务团队和其他利益相关者展示模型的指标，如准确性、置信水平在实际中的含义以及模型依赖的特征。
- 为客户记录这些细节，或在审计时进行跟踪。

1.2 实验、更新与迭代

模型的指标有助于评估其解决问题的能力。虽然预建的云AI服务可能立即产生良好结果，但在许多情况下，需要进行不同模型、算法、超参数选择或训练数据集的实验，以获得更好的效果。良好的数据文化应包括以下方面：
- 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。
- 借鉴他人的成功经验。
- 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。
- 改进下一次实验。

同时，要跟踪模型的性能随时间的变化，以及与销售、收入、客户满意度等指标的相关性。随着情况的变化，可能需要更新、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

了解模型何时需要更新或是否有用，需要团队之间的协作。预建的云AI服务和低代码系统中的AI集成使业务用户能够使用机器学习解决自己的问题，但开发人员、数据工程师和数据科学家需要