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    光明日报 2022年08月19日 星期五

    人工智能训练师:

    “训练”出精度99.95%的数据模型

    讲述人:华为云AI工程师 夏小飞

    作者: 《光明日报》( 2022年08月19日 07版)

      【一线讲述】

      上午9点,来到公司,打开电脑,登录华为云AI开发生产线ModelArts,查看昨晚同时在跑的几个模型的训练效果,分析它们在某些测试数据上表现不佳的原因……AI训练师一天的工作开始了。

      作为“训练师”,训练前,先要观察分析数据,跟数据标注团队沟通数据处理方案,思考要采用的模型和训练方案;然后编码、训练模型;训练后,对模型效果进行分析,调整参数或增加数据,再接着训练模型……这样循环往复的工作看似枯燥,但当训练出的模型在实际项目中成功落地,心中充满了成就感。

      我曾经做过一个路边停车位的车牌识别项目,客户对模型精度要求高达99.95%。运用场景也面临多种挑战,大角度倾斜、灯光天气干扰等,压力特别大。我通宵达旦地和团队一起讨论方案、查找资料,多个模型同步训练进行比对,仔细分析每张识别失败的图片,最后终于做出了客户满意的效果。模型上线那天,每个人都特别开心。

      与其他软件工程师岗位相比,AI训练师听起来很高大上,薪资待遇也更高。一些工作多年的软件工程师,也有转行做AI的想法。但实际上,AI训练师的要求可不低。对于一个实际场景,大部分训练师都能训练出精度70%至80%的“玩具”模型,但是要达到商用条件的95%、甚至99%精度,就非常考验训练师的能力和经验了。

      现在高校计算机相关专业中从事AI研究的占比很大,社会上的AI培训也如雨后春笋。但我们招聘时经常发现,大部分应聘AI训练师的求职者,只是跟着学校里的课程或者网上公开的项目做了一些练习,对技术细节、新的平台和工具并没有深入研究,实际的项目经验也不足,与企业的需求差距较大。作为一名AI训练师,我们不仅要持续跟进新的AI技术,也要在项目过程中学习其他行业知识。这是这份工作带来的挑战,也是这份职业能够让人不断创新、保持兴奋的原因。我愿意在这个岗位上一直做下去,不断突破自己。

      (项目团队:本报记者 王美莹、陈晨、邱玥、王斯敏)

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