影響AI模型的幾個要點

資料預處理：保持資料的正確性可以有效提升AI識別的成效，模稜兩可甚至是錯誤的定義會使AI在訓練時跟著混淆，而無法取得良好的訓練結果。
資料量：過少的資料無法使其有效學習，即使資料分類正確也有其提升上限，提供足夠大量的數據量也是重要的一環。
訓練代數：有了正確的數據、足夠大量的資料後，充足的學習也是一樣重要，隨著代數的提高，學習結果也會隨之優化。但提昇各者皆有邊際效應，重要的是各種要素皆具備且完善，才會有優秀的模型產生，帶給使用者正確的識別結果。
資料質量和數量：AI 檢測模型需要大量高質量的訓練資料才能學到正確的模式和預測結果。
訓練方法：不同的訓練方法對模型的結果有不同的影響。例如，使用監督式學習，可以幫助模型從訓練資料中學到正確的預測模式。
模型選擇：選擇適當的模型是影響模型準確性的重要因素。例如，在圖像分類任務中，卷積神經網絡 (CNN) 通常是一個很好的選擇。
參數調整：超參數是控制模型表現的重要因素，適當的調整超參數可以明顯提高模型的準確性。
避免過擬合：過擬合是指模型過分適應訓練資料而無法適應新數據的現象，適當的正則化技巧可以避免過擬合的發生。