人工智能训练师是如何训练机器的

文章摘要：数据是人工智能的“养料”，但是对于人工智能来说，很多数据是无法直接“食用”的。在这之前，需要人工智能训练师对“饲养”原料进行加工（即把原始数据进行数据集标注），这样人工智能才能有效地从中“汲取养分”。

数据是人工智能的“养料”，但是对于人工智能来说，很多数据是无法直接“食用”的。在这之前，需要人工智能训练师对“饲养”原料进行加工（即把原始数据进行数据集标注），这样人工智能才能有效地从中“汲取养分”。

对此，中国工程院院士邬贺铨曾有过解释：“比如AI训练师会进行智能驾驶的训练。智能驾驶中需要让汽车自动识别马路，但如果只是将视频单纯地传给计算机，计算机无法识别，需要人工在视频中将道路框出，再交由计算机，计算机多次接受此类信息后，才能逐渐学会在视频和照片中识别出道路。”

以“火情识别算法模型的数据标注及模型训练”为例。首先，需要人工智能训练师在电脑用标注工具将图片中的火焰逐一圈出来，并标注为“火焰”。标注一定数量后，将这些图片数据“喂”给人工智能学习。待学习后再进行测试，逐张查看人工智能识别火焰的结果是否正确。比如，人工智能可能会将图片里的黄色盒子误判成“火焰”，于是人工智能训练师需要把该黄色盒子重新标注为“非火焰”，对算法进行调优，再对人工智能进行迭代训练，如此往复……

在训练过程中，人工智能还可能会出现“背题”的情况，即靠着死记硬背“蒙混过关”，其实并没有真正学会（像不像那些年应付考试的你？）。如果人工智能的“训练集”数据正确率高（做过的都会），但“测试集”的正确率低（有点变化就废），那么说明人工智能存在“背题”的情况，需要再次学习；如果“训练集”和“测试集”两者正确率都高，则说明人工智能已经“学会”。

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