初学者 AI 从业者应该避免的 10 个错误
快速阅读: 据《黑客 Noon》称，文章总结了新AI从业者常犯的十个常见错误，包括不熟悉基础概念、过度数据预处理、低估数据清洗、使用不理解的复杂算法、工具过多、忽视数学、忽略模型验证、沟通技巧不足、理论学习过多而实践不足，以及过分重视学位。避免这些错误可助其成为专业AI从业者。
根据高德纳的一项调查，超过百分之八十五的AI初创公司失败。其中最大的原因之一是缺乏专业知识，这不仅仅是数字问题。现在行业正遭受缺乏能够有效实施AI任务的专业人员之苦。作为一名AI从业者，你需要理解和掌握机器学习、AI算法和数据分析。你也应该能够在现实生活中设计和实施AI解决方案。然而，试图快速完成这一切可能会导致一系列错误，从而降低你的专业水平。继续阅读，我将分解我见过的新AI从业者常犯的十个最常见的错误以及如何避免它们。
不熟悉基础的AI概念从你第一次选择从事AI实践开始，你就注定会遇到几种学习路径。我写过其中一个框架，毫无疑问，它们是用来指导你学习内容和方法的。问题是大多数AI学习者试图跳过这些阶段。例如，许多人低估了基本数学和统计学的重要性，直接跳到数据结构或Python编程。不，仅仅知道Python是不够的。理解这些核心内容将帮助你在需要时解读数据并做出有效决策。
陷入数据预处理的陷阱有人称之为“数据处理陷阱”。这是一个陷阱，因为大多数情况下，过度准备并不一定意味着完美。你可能会花费数小时准备、清理和组织数据以供分析；最终，你可能会忽视更重要的事情。陷入数据预处理的陷阱我知道你被告知要花百分之五十到八十的时间在数据预处理上。虽然这是合理的，但同样重要的是要知道何时已经准备充分。你用于发现、清理、结构化、丰富和验证的时间取决于原始数据的质量和数量。然而，这不应超过该任务总时间的百分之七十。
低估数据清洗的重要性数据清洗是数据预处理的一部分。正如我提到的，不要陷入数据预处理的陷阱。但是这里有一个问题。在数据预处理上分配一半的时间用于清洗。就像不可能完全去除皮肤上的所有微生物一样，即使进行了数据清洗，仍会有微小的不准确性。然而，如果这个误差显著，它可能导致大量不准确的见解，这将耗费你和组织的时间、精力和金钱。如果你每次问ChatGPT“你是谁？”它都回答“DeepSeek”，你会不会感到厌烦？作为新的AI从业者，你可能想为了新AI系统的乐趣而匆忙进行过程。但不要急于求成。一定要花时间识别并处理数据集中的任何问题。
使用不理解的复杂算法罗布·派克（Rob Pike）有一条编程规则是复杂的算法比简单的算法更容易出错，并且实现起来也更复杂。这在处理AI算法时也是正确的。作为一名初学者，你可能会被诱惑去学习像生成对抗网络（GAN）这样的复杂算法。它们可能会让你看起来很酷，但对它们了解得不够充分却是一场灾难。你不希望在进行基本图像分类时使用强化学习算法。使用不理解的复杂算法开始时，专注于那些可以节省你大量调试时间的简单算法。你可以通过在相对简单的数据集上练习来逐步过渡到使用更复杂的算法。它们可以帮助你逐步适应，并为成为专家奠定基础。
工具箱里工具过多作为一名专业人士，你可能依赖多种工具来完成工作流程。你也不会被市场上每一个所谓的“伟大”工具所吸引。但在数据清洗、分析或机器学习方面，最好现在掌握一两种工具。例如，你可以选择TensorFlow、PyTorch或Scikit-learn中的一个用于机器学习，但不是全部。Spacy、自然语言工具包（NLTK）和Hugging Face Transformers都是自然语言处理的有效工具，但不要尝试使用它们全部。
过于关注或忽视数学数学对于AI学习来说与任何其他核心学科一样重要。代数、概率、微积分和统计学等概念为未来的复杂理论奠定了基础。作为一名AI从业者，理解数学很重要，这样你不仅能知道什么有效，还能知道其背后的工作原理。当然，计算机通过编程和高级框架为我们做数学。但这会让你失去成为专家的机会，无法理解代码背后的细节。同时，训练第一个神经网络不需要知道所有的数学知识。
忽略模型验证模型验证和评估是创建有效AI解决方案的重要方面。如果机器学习模型在保留集上的表现不佳，你怎么能相信它能在新数据集上做出准确预测？你必须始终评估你的模型，并测量关键指标，如准确率、召回率、精确率、均方误差（MSE）、F1分数等。不要仅将数据分为两部分。使用多部分数据进行训练并在其余部分上评估。
忽略沟通技巧如果你在一个小组织工作，你可能是房间里唯一的AI专业人员。你可能只需要让首席技术官理解你说的“我采用了对抗训练来增强他们卷积神经网络（CNN）对规范有界扰动的鲁棒性。”事实是，即使是首席技术官也可能需要消化这一点两次。使用通俗易懂的语言解释自己成为第二本能。你的行话不会帮助营销团队理解延迟的原因，也不会有助于解决问题。
理论学习过多而实践不足学习是好的，但你不想陷入“只学习，不实践”的困境。当你学习Keras、Numpy或TensorFlow等框架时，请务必实践它们。当你深入研究机器学习或深度学习算法时，也要实践它们。你还可以教别人你学到的内容。如果没有学徒，可以写博客。这就是你从新手成长为专家的方法。
优先考虑学位世界已经取得了显著的进步。在我看来，这种进步的一部分就是不必花费四年时间和数千美元学费在大学里。如果有相关领域的学位，那会让这段旅程更加轻松。但如果还没有，可以投资在线课程和认证。雇主不再希望在你的简历上看到花哨的学位。他们希望看到的是实际经验的证明和AWS认证AI从业者等认可的证书。
结论作为一名初学者，你可能会感到压力，想要跟上他人的步伐。但这样做会浪费你的知识和机会。避免这十个错误，你就能成为一名专业的AI从业者。
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