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Attention is All you Need
摘要
本视频主要讲解了如何与人工智能团队合作，以成功执行一个AI项目。视频强调了验收标准的重要性，特别是需要以统计方式指定，并介绍了人工智能团队如何看待数据，包括训练集和测试集的概念。此外，视频还提醒观众避免追求100%的准确率，并建议与AI工程师讨论合理的精度目标。最后，鼓励观众集思广益，探索AI项目的可能性。
亮点
- 💡 验收标准： 设定明确的验收标准至关重要，例如“至少95%的准确率检测咖啡杯缺陷”，并需要提供用于衡量性能的数据集（测试集）。
- 📊 数据划分： 人工智能团队将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。有时还需要一个验证集。
- 🎯 统计精度： 人工智能系统的性能通常以统计方式指定，而不是追求完美，需要考虑平均表现或正确答案的百分比。
- ⚠️ 避免完美： 不要期望人工智能软件达到100%的准确率，因为技术限制、数据不足、数据错误标记和数据模糊性等因素都可能影响性能。
- 🤝 合作沟通： 与人工智能工程师讨论合理的精度目标，并尝试通过收集更多数据、清理错误标记数据或达成一致的标签来改进系统。