人工智慧訓練師：“訓練”出精度99.95%的資料模型

本文轉自：光明網

【一線講述】

人工智慧訓練師：

“訓練”出精度99.95%的資料模型

講述人：華為雲AI工程師 夏小飛

上午9點，來到公司，開啟電腦，登入華為雲AI開發生產線ModelArts，檢視昨晚同時在跑的幾個模型的訓練效果，分析它們在某些測試資料上表現不佳的原因……AI訓練師一天的工作開始了。

作為“訓練師”，訓練前，先要觀察分析資料，跟資料標註團隊溝通資料處理方案，思考要採用的模型和訓練方案；然後編碼、訓練模型；訓練後，對模型效果進行分析，調整引數或增加資料，再接著訓練模型……這樣迴圈往復的工作看似枯燥，但當訓練出的模型在實際專案中成功落地，心中充滿了成就感。

我曾經做過一個路邊停車位的車牌識別專案，客戶對模型精度要求高達99。95%。運用場景也面臨多種挑戰，大角度傾斜、燈光天氣干擾等，壓力特別大。我通宵達旦地和團隊一起討論方案、查詢資料，多個模型同步訓練進行比對，仔細分析每張識別失敗的圖片，最後終於做出了客戶滿意的效果。模型上線那天，每個人都特別開心。

與其他軟體工程師崗位相比，AI訓練師聽起來很高大上，薪資待遇也更高。一些工作多年的軟體工程師，也有轉行做AI的想法。但實際上，AI訓練師的要求可不低。對於一個實際場景，大部分訓練師都能訓練出精度70%至80%的“玩具”模型，但是要達到商用條件的95%、甚至99%精度，就非常考驗訓練師的能力和經驗了。

現在高校計算機相關專業中從事AI研究的佔比很大，社會上的AI培訓也如雨後春筍。但我們招聘時經常發現，大部分應聘AI訓練師的求職者，只是跟著學校裡的課程或者網上公開的專案做了一些練習，對技術細節、新的平臺和工具並沒有深入研究，實際的專案經驗也不足，與企業的需求差距較大。作為一名AI訓練師，我們不僅要持續跟進新的AI技術，也要在專案過程中學習其他行業知識。這是這份工作帶來的挑戰，也是這份職業能夠讓人不斷創新、保持興奮的原因。我願意在這個崗位上一直做下去，不斷突破自己。