В популярной культуре искусственный интеллект иногда имеет дурную славу. В фильмах его показывают как первый шаг на пути к восстанию роботов, а новости пестрят рассказами о том, как ИИ отнимет у нас все рабочие места. Правда в том, что ИИ существует уже давно. И ни один из этих худших сценариев, скорее всего, не является неизбежным. По сути, ИИ использует данные для прогнозирования. Этой способностью могут обладать даже подсказки “вам также может понравиться” на потоковых сервисах. Но эта способность закреплена за чат-ботами, способными понимать запросы на естественном языке и предсказывать правильный ответ, и приложениями, которые смотрят на фотографию и используют распознавание лиц, чтобы предположить, кто на ней изображен. Однако для получения таких предсказаний требуется эффективное обучение моделей искусственного интеллекта. А новые приложения, зависящие от ИИ, могут требовать несколько иных подходов к обучению.
Методы обучения: что такое обучение искусственного интеллекта?
По своей сути модель искусственного интеллекта – это как набор алгоритмов, так и данные, используемые для обучения этих алгоритмов, чтобы алгоритмы могли делать наиболее точные прогнозы. В некоторых случаях простая модель использует только один алгоритм. Поэтому эти два термина могут пересекаться, но сама модель – это результат обучения.
В математическом смысле алгоритм можно рассматривать как уравнение с неопределенными коэффициентами. Модель собирается когда выбранные алгоритмы перебирают наборы данных, определяя, какие значения коэффициентов подходят лучше всего. Таким же образом создается модель для предсказаний. Значит “обучение модели ИИ” – это подача данных алгоритму, изучение результатов и настройка вывода модели для повышения точности и эффективности. Для этого алгоритмам необходимы огромные объемы данных, которые отражают весь спектр поступающей информации.
Отклонения, неожиданности, несоответствия, закономерности, которые не имеют смысла на первый взгляд… Алгоритмы должны иметь дело со всем этим и многим другим. Причем неоднократно, во всех поступающих наборах данных. Этот процесс является основой обучения – способности распознавать закономерности, понимать контекст и принимать соответствующие решения. При достаточном обучении ИИ-модели набор алгоритмов, входящих в ее состав, будет представлять собой математический предиктор для конкретной ситуации. В котором также будут заложены допуски на непредвиденные обстоятельства и максимальная предсказуемость.
Подытоживая, Обучение ИИ-моделей – это процесс подачи данных в выбранные алгоритмы, чтобы помочь системе совершенствоваться и выдавать точные ответы на запросы.
Обучение искусственного интеллекта
Обучение моделей ИИ зависит от качества данных и способности выявлять и компенсировать недостатки. Процесс обычно ведут специалисты по анализу данных, но бывает, что в него вовлекаются и бизнес-пользователи. Этот процесс схож с обучением новому навыку у ребенка: цикл обработки данных, наблюдения, обратной связи и совершенствования. Цель обучения ИИ-моделей – создать математическую модель, точно предсказывающую результат, учитывая различные переменные и сложности данных. Подобно воспитанию детей, этот процесс также запутан, но гораздо более сложен.
Подумайте о том, как дети осваивают тот или иной навык. Допустим, вы хотите научить малыша определять разницу между собаками и кошками. Это начинается с базовых картинок и поощрения. Затем вводится больше переменных. Например, таких как средние размеры, лай и мяуканье, а также модели поведения. Исходя из того, с чем ребенок может испытывать трудности, вы можете сделать больший акцент на определенной области, чтобы облегчить процесс обучения. В конце этого процесса малыш должен уметь определять всех собак и кошек – от обычных домашних питомцев до представителей дикой природы.
Обучение модели искусственного интеллекта происходит аналогично.
Сравнение обучения искусственного интеллекта и ребенка
- ИИ: выбор алгоритмов и начального набора обучающих данных для модели.
Ребенок: использование базовых фотографий, определение общих различий между собакой и кошкой. - ИИ: оценка точности результатов и настройка модели, чтобы уменьшить или устранить некоторые неточности.
Ребенок: похвалить или поправить в зависимости от ответов. - ИИ: предоставление дополнительных наборов данных с конкретными разнообразными исходными данными, чтобы настроить и доработать модель.
Ребенок: выделить различные черты, формы и размеры в процессе обучения.
Как и в случае с детьми, первоначальное обучение модели ИИ может сильно повлиять на дальнейшие события. А ещё на то, потребуются ли дальнейшие уроки, чтобы отучиться от плохого влияния. Это подчеркивает важность качественных источников данных. Как для первоначального обучения, так и для непрерывного обучения после запуска модели.
Обучение модели искусственного интеллекта: процесс
Каждый проект имеет свои сложности и требования. Но общий процесс обучения моделей ИИ остается неизменным.
Эти пять шагов представляют собой общий обзор процесса обучения модели ИИ.
Обучение искусственного интеллекта: подготовка данных
Успешное обучение модели искусственного интеллекта начинается с качественных данных. Эти данные должны точно и последовательно отображать реальные ситуации. Без этого последующие результаты не имеют смысла. Чтобы добиться успеха, проектные команды должны найти нужные источники данных, создать процессы и инфраструктуру для ручного и автоматизированного сбора данных. А также внедрить соответствующие процессы очистки/преобразования.
Обучение искусственного интеллекта: выбор модели обучения
Если сбор данных закладывает основу проекта, то выбор модели определяет механизм. Это решение зависит от определения параметров и целей проекта, выбора архитектуры и алгоритмов моделирования. Поскольку различные модели обучения требуют разного количества ресурсов, эти факторы должны быть сопоставлены с такими практическими элементами, как требования к вычислениям, сроки, стоимость и сложность.
Обучение искусственного интеллекта: выполнение начального обучения
Как и в приведенном выше примере с обучением ребенка отличать кошку от собаки, обучение моделей ИИ начинается с основ. Использование слишком широкого набора данных, слишком сложного алгоритма или неправильного типа модели может привести к тому, что система будет просто обрабатывать данные, а не учиться и совершенствоваться. Во время первоначального обучения специалисты по обработке данных должны сосредоточиться на получении результатов в пределах ожидаемых параметров. И при этом отслеживать ошибки, нарушающие алгоритм. Обучение без чрезмерных усилий позволяет методично улучшать модели, делая уверенные шаги.
Обучение искусственного интеллекта: валидация обучения
После того как модель прошла начальный этап обучения, она надежно выдает ожидаемые результаты по ключевым критериям. Проверка обучения представляет собой следующий этап. На этом этапе эксперты проводят соответствующую проверку модели. Это нужно чтобы выявить проблемы или неожиданности в алгоритме. На этом этапе используется отдельная от начального этапа группа наборов данных. Как правило более обширных и сложных, чем наборы обучающих данных.
По мере того как ученые, занимающиеся изучением данных, выполняют проходы с этими наборами данных, они оценивают эффективность модели. Хотя точность результатов очень важна, сам процесс не менее важен. Приоритетными для процесса являются такие переменные, как точность (процент точных предсказаний) и отзыв (процент правильной идентификации класса). В некоторых случаях результаты можно оценить с помощью метрики.
Обучение искусственного интеллекта: тест модели
После того как модель была проверена с помощью наборов данных, отвечающих требованиям заказчика, можно использовать реальные данные для проверки производительности и точности. Наборы данных для этого этапа должны быть взяты из реальных сценариев, что является пресловутым “снятием колес”, позволяющим модели летать самостоятельно. Если модель дает точные и, что более важно, ожидаемые результаты при использовании тестовых данных, она готова к запуску. Если модель демонстрирует какие-либо недостатки, процесс обучения повторяется до тех пор, пока модель не будет соответствовать или превосходить стандарты производительности.
Выход на рынок – это значительная веха, но достижение этого этапа не означает окончания обучения модели. В зависимости от модели, каждый обработанный набор данных может стать для ИИ очередным “уроком”, ведущим к дальнейшему совершенствованию и доработке алгоритма. Специалисты по исследованию данных должны продолжать следить за производительностью и результатами, особенно когда модель имеет дело с неожиданными изменениями данных. В случае появления неточных результатов, даже в редких случаях, модель может потребовать дальнейшей доработки, чтобы не испортить будущие результаты.
Методы обучения искусственного интеллекта
Обучение искусственного интеллекта происходит в разных формах. Они различаются по сложности, типам результатов, возможностям и вычислительной мощности. Выбор метода, используемого для модели искусственного интеллекта, должен учитывать как цели, так и ресурсы. Без тщательного планирования командам, занимающимся наукой о данных, может потребоваться начинать работу с нуля, теряя время и деньги.
Глубокие нейронные сети
В то время как некоторые модели ИИ используют правила и исходные данные для принятия решений, глубокие нейронные сети позволяют принимать сложные решения на основе различных взаимосвязей данных. Глубокие нейронные сети работают с многочисленными слоями, которые выявляют закономерности и взвешенные взаимосвязи между точками данных для получения прогнозируемых результатов или обоснованных оценок. Примерами глубоких нейронных сетей являются голосовые помощники, такие как Siri от Apple или Алиса от Яндекс.
Линейная регрессия
В статистике линейная регрессия используется для определения взаимосвязи между входными и выходными данными. Простейшая форма этого представлена алгебраической формулой y = Ax + B. В данной модели используется набор данных для создания этой формулы на основе входных, выходных данных и возможных переменных коэффициентов. Итоговая модель, используемая для прогнозирования, предполагает линейную зависимость между входными и выходными данными. Пример использования линейной регрессии – прогноз продаж на основе данных о предыдущих продажах.
Логистическая регрессия
Взятая из области статистики, логистическая регрессия является эффективной моделью для бинарных ситуаций. Логистическая регрессия основана на логистической функции, которая представляет собой уравнение S-кривой, часто используемое для расчета вероятности. В случае с моделированием ИИ логистическая регрессия определяет вероятность и выдает бинарный результат. Нужно это чтобы в итоге сделать прогноз или решить, например, одобрить ли заявителю кредит. Примером использования логистической регрессии может служить финансовое приложение для выявления мошенничества.
Деревья решений
Большинство людей знакомы с деревьями решений, даже за пределами ИИ. Деревья решений работают аналогично узлам в блок-схемах. В машинном обучении процессы обучения направляют дерево через итерационные данные, чтобы определить, когда добавлять узлы и куда направлять различные пути узлов. Пример использования деревьев решений – одобрение финансового кредита.
Случайные леса
Деревья решений могут стать неподходящими для обучения, если они будут слишком глубокими. Метод случайного леса компенсирует это, объединяя группу деревьев решений – отсюда и термин “лес” – и находя наибольший консенсус или средневзвешенное значение результатов. Пример использования случайного леса – прогнозирование поведения клиента на основе множества деревьев решений по различным элементам профиля клиента.
Контролируемое обучение
В терминах детского образования контролируемое обучение – это эквивалент того, что ваш ребенок проходит установленный учебный план с методичными уроками. Применительно к моделированию ИИ это означает использование установленных наборов обучающих данных и определенных параметров для обучения модели. При этом специалисты по анализу данных выступают в роли учителей, создавая наборы обучающих данных, проводя тестовые наборы данных и предоставляя обратную связь по модели. Примером использования контролируемого обучения является поиск аномальных клеток на рентгеновских снимках легких. Набор обучающих данных – это рентгеновские снимки с аномалиями и без них, и модель должна определить, какие из них являются таковыми.
Обучение без присмотра
Продолжая аналогию с детским воспитанием, можно сказать, что обучение без контроля похоже на философию Монтессори. Философия Монтессори это когда детям предоставляется ряд возможностей и свобода самоопределения, основанная на их любопытстве. Для моделирования ИИ это означает получение немаркированного набора данных без параметров и целей – ИИ должен сам определить закономерности в этих данных. Примером использования обучения без контроля может служить компания розничной торговли, предоставляющая модели ИИ данные о квартальных продажах с целью выявления корреляций в поведении покупателей.
Обучение с подкреплением
Если вы когда-нибудь подкрепляли желаемое поведение лакомствами, вы участвовали в обучении с подкреплением. На уровне ИИ обучение с подкреплением начинается с экспериментальных решений. Они должны привести к положительному или отрицательному подкреплению. По прошествии времени ИИ научится принимать лучшие решения. То есть наиболее точные или успешные, чтобы справиться с ситуацией и максимизировать положительное подкрепление. Примером использования обучения с подкреплением является список предложений “Вам также может понравиться” представленный YouTube на основе истории просмотров.
Перенос обучения
Модель ИИ может быть успешной, если ее применить к другой ситуации. Под переносом обученя понимается метод использования существующей модели ИИ в качестве отправной точки для новой модели. Такое перепрофилирование лучше всего работает, когда существующая модель обрабатывает общий сценарий. Слишком специфические модели может оказаться слишком сложно переучивать. Примером использования такого обучения является создание новой модели ИИ для классификации изображений определенного типа на основе параметров существующей модели классификации изображений.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение использует принципы как контролируемого, так и неконтролируемого обучения. Оно начинается с тренировки модели на небольшой группе помеченных наборов данных. Затем модель использует наборы немаркированных и нечистых данных для уточнения закономерностей и получения неожиданных выводов. В общем случае полуподконтрольное обучение использует только помеченные наборы данных на первых этапах, как тренировочные колеса. После этого процесс в значительной степени опирается на немаркированные данные. Примером использования полунаблюдаемого обучения может служить модель классификации текстов, которая использует набор данных для определения основных параметров, прежде чем ей будут переданы большие объемы текстовых документов без контроля.
Генеративные модели
Генеративные модели – это метод искусственного интеллекта без контроля. Он использует очень большие наборы данных для создания результата. В качестве примера можно привести генерируемые ИИ изображения. Они основаны на метаданных архива изображений. Другой пример – прогнозируемый текст, основанный на базе данных набранных предложений. Вместо того чтобы просто классифицировать данные на выходе, результаты генеративных моделей могут использовать тысячи, а возможно, и миллионы примеров данных для обучения и создания оригинального вывода. Примером использования генеративной модели является чат-бот, например ChatGPT.
Заключение: методы обучения искусственного интеллекта
В заключение, можно сказать, что существует огромное многообразие методологий, применяемых для развития искусственного интеллекта. От классических подходов машинного обучения до передовых методов глубокого обучения – каждый из них играет свою роль в создании и улучшении интеллектуальных систем.
Несмотря на разнообразие методов, они все направлены на достижение общей цели. Цель – создание более эффективных, интеллектуальных и адаптивных систем. Понимание и освоение этих методов является ключом к дальнейшему развитию и применению искусственного интеллекта в самых различных областях жизни, от медицины и финансов до автоматизации и робототехники.
