Day 29 - AI 专案

为AI而AI

要做AI 专案, 目前潮流下及高层推动, 容易为AI而AI, 以下可以参考

专案规章 Project Charter , 以下是一般专案做法

• 问题描述 problem statement
• 目标 goal
• 前提 assumption
• 资源 resource
• 专案时程 milestone

问题描述 problem statement

• 先确定是AI问题? 还是资讯系统(IT)问题?
• 不要为AI而AI,
  • 有些问题只是IF-THEN即可解决
  • 有时杀鸡用牛刀
• 是否是AI可以解决的问题
  • 目前有解否?
    • 目前AI技术可解决
  • 有明确判断准则 ?
    • 分类时 Classification (label清楚)
    • 回归时 Regression (number 够多)
    • 集群分析时 Clustering (reasonable 数够多)
    • Reinforcement Learning (positive/negative 明确)
  • 有否足够资料 (如X和Y) ?
    • 足够多资料可以机器学习
    • 资料一致性,多样性,封闭性,时间性

资源 resource

• 成员及专案经理需互相搭配, 都了解AI
• 若很难找到AI人才 , 不仿产学合作, 目前AI知识大部分在学界
• 一定需要领域专家

正确使用AI

• 请注意常常实验室测试效果较好
• 分析资料很重要
  • 有时在分析资料前, 即开始调参数 , 即演变成 trial and error
  • 应该先分析, 蒐集有效资料, 做有效实验

参考 国立高雄大学 吴志宏博士 10 Tips for Deploying AI Projects

注:本文是搜寻数个网站及各种不同来源之结果,着重在学习,有些内容已难办别出处,我会尽可能列入出处,若有疏忽或出处不可考,请联络我, 我会列入, 尚请见谅。