对于一个人工智能项目如何把模型调整为最好

首先，为什么这么说呢，原因很简单，目前依靠的是神经网络，神经网络其实就是数据拿到之后进行拟合。
故而数据最为重要，数据的分布要有一定的无序和全局性，比如语音识别，首先要确定你要输出的是什么，当然我只要识别出内容，但是，你要知道，我们不仅仅要根据相关信息的制作数据，也即是语音和label，我们还要考虑到数据中是不是有其他的非直接相关的内容，影响相关内容的判断，要全部考虑在内的去做或者是找数据集，其实我们作为一个人，虽然超过人工智能，但是，也考虑的不会那么全面，那么我们怎么做，才能尽可能的把这些数据找出来或者是做出来呢。首先，这也是一个拟合的过程。

我们首先就是不管三七二十一，训练一波，数据随机，找到一批随机数据，进行测试，测试后，将结果按照不同分类规则进行分类，看看那种数据对准确率影响较大，那种数据对结果影响较少，影响大的也就是识别不是特别准的及以下最可能是数据量较少，可以增加数据，或者是通过数据增强规避这样的数据和其他数据的差异，这样就如标题所说不用将模型调到最好，原因就是模型之外我们可以人工进行算法辅助修正。

最好能分成一个表这样清晰明确比如