原标题：什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？
人工智能生命周期分为四大阶段：数据获取、数据准备、模型训练及部署、人工模型评估。在这之中，数据获取、数据准备甚至包括人工模型评估都充满不同程度的挑战，原因是大量数据需要AI从业者在数据管理上花费至少80%的时间。人人享数据标注研究所专注于这几个阶段，以最佳的工具、服务器提供AI生命周期中极其关键的高质量数据方案。
在构建机器学习模型时，人们往往对测试模型和验证结果缺乏应有的关注。事实上，正确的验证技术有助于预测无偏见的广义模型的性能，并更好地理解模型训练的效果。而经过适当验证的模型才能够更加可靠地适应现实世界中的各种场景。
安全性：模型验证的一个最关价值就在于寻找安全漏洞。机器学习模型可能会意外泄露数据，验证技术需要能够检查出相关漏洞。在将训练数据输入机器学习模型之前，采取严格的安全措施也很重要。
可靠性：验证可以帮助我们更好地了解模型、了解它的优缺点，有助于解释和查找后期输出中的错误。了解模型的行为有助于关注到发生的任何偏差和旁边。
避偏见性：机器学习技术的好坏取决于它的创造者。了解如何在机器学习模型中寻找及修正偏见，是模型验证的一个重要价值，将机器学习的世界变得完美、公正。
防概念偏差性：允许机器模型退化，允许其预测的结果与预期的结果不同的情况。概念偏差会发生，而模型偏差的方式却不可预测。概念偏差会随时间推移而发生，而这完全可以通过日常维护和定期测试进行防范。
训练和测试拆分或保留：最基本的验证技术类型是训练、测试拆分。验证技术的重点查看机器学习模型对之前未见过的数据的应用。模型测试之前，70%的数据会用于训练模型。
再带入：在再带入验证方法中，所有数据均被用作训练数据。有助于快速找到数据中的漏洞。
K折交叉验证：K折交叉验证和测试拆分类似，不同之处在前者将数据拆分为两个以上的组，K代表要拆分成的数据组的数量。
随机抽样：随机抽样的功能与训练和测试验证模型方法相同。其他未在随机样本中选择的数据均作为训练数据。
正确的验证模型并不容易，测试机器学习模型，知道是安全、无偏见的，并且能够可靠提供高质量输出。
在构建机器学习模型的过程中，关键的是，使用正确的训练数据和正确的人员验证和维护模型。人工不定期维护和检查机器学习模型对于保障模型准确关联的信息输出十分重要。AI和机器学习模型正日益壮大，在验证和监控也随之变得越来越复杂。模型验证对确保模型的良性相当重要。
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