После разработки нейросети нельзя сразу вводить в эксплуатацию. Необходимо провести обучение нейронной сети, в рамках которого она получит достаточно входных данных и опыта для выполнения определенных задач. Хотя модели искусственного интеллекта часто сравнивают с человеческим мозгом, принципы и способы машинного обучения существенно отличаются.
Наша компания DynamicSun
также активно развивается в этом направлении. Уже реализовали несколько проектов — их можно посмотреть здесь.
Но не собираемся на этом останавливаться. Если вы хотите воплотить в жизнь самые смелые идеи, связанные с ИИ, мы с радостью вам в этом поможем
В этой статье рассмотрим, для чего требуется тренировка ИИ и как нейросети получают «образование»
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект в бизнесе используют для разных задач. У этой технологии нет жестких ограничений, поэтому разработчики могут реализовать любую функциональность. Главное — организовать процессы обучения и контроля результатов. В 2024 году ИИ внедряют в промышленность, банковскую сферу, компьютерные игры, образование, медицину и т.д.
Для чего необходимо обучать нейросети
Специфика нейронных сетей заключается в том, что они используются для решения интеллектуальных и сложных задач, для которых нет единственно верного ответа. Из-за этого программист не может просто заложить определенный механизм действий. Вместо этого ИИ-разработчики занялись обучением нейронной сети, во время которого компьютер получает данные (обработанные или нет) и на их основе пытается решить поставленную задачу.
В каких направлениях тренируют искусственный интеллект:
- Прогнозирование на временных рядах.
- Обработка больших объемов информации.
- Повышение качества ответов.
- Регрессия.
- Кластеризация и т. д.
Стоит отметить, что обучение нейронной сети должно осуществляться постоянно, а не только при создании ИИ и добавлении новых функций. В ходе работы искусственный интеллект продолжает настраиваться, но уже без контроля AI-тренера, из-за чего через какое-то время может снизиться качество ответов. К примеру, ChatGPT ненадолго «разучился» определять простые числа.
К июню 2023 года точность ответов GPT-4 упала с 97,6% до 2,4%. При разработке и эксплуатации собственных ИИ-систем следует регулярно отслеживать качество работы и дообучать нейросеть.
Как происходит обучение нейросети
У моделей искусственного интеллекта сложна архитектура, которая состоит из множества элементов, настраивающихся в автоматическом режиме. Есть разные подходы, как обучить ИИ выполнять определенную задачу. Один из вариантов — предоставить обработанные данные (например, чертежи с прописанными площадями), а затем дать нейросети задачу самому указать площади в «сырых» чертежах.
Обучение нейронной сети строится на угадывании и поиске корреляций. ИИ старается решить задачу и получает ответы от человека или отдельного алгоритма, контролирующего верность ответов. Со временем искусственный интеллект становится эффективнее, поскольку формирует связи внутри своей структуры.
Что ИИ должен иметь после обучения модели нейронной сети для правильного решения задач:
- Данные
Одним общим словом называют все, что требуется для обучения и дальнейшей работы. Необходимые типы данных зависят от будущих задач. Разработчики могут загрузить словари иностранных языков и примеры переводов, статистику и описание произошедших фактов, изображения и т.д. Информация накапливается годами и собирается в датасеты - Признаки
Они также называются свойствами и характеристиками. Признаки — то, на что должна смотреть нейросеть в процессе обучения. К примеру, это может быть корреляция 2 параметров, частотность слов и т.д. Стоит учитывать, что модели ИИ быстрее всего тренируются, когда свойства четко обозначены - Алгоритмы
Выработка путей решения задачи является главным в обучении искусственных нейронных сетей. Компьютер должен найти эффективный и наиболее короткий путь к верному ответу
С технической точки зрения обучение нейросетей — процесс определения оптимальных значений параметров ИИ, минимизирующий ошибки на обучающих датасетах. Это достигается путем снижения функции потерь, которая вычисляет разницу между верными результатами и ответами ИИ
Если не вдаваться в детали, то обучение нейронной сети осуществляется в следующем порядке:
- Инициализация параметров
На первом этапе инициализируются веса и происходит смещение - Прямое распространение
Входные датасеты передают через ИИ и нейроны производят вычисления на основе взвешенных сумм данных и смещения, происходящие через функцию активации - Вычисление функции потерь
На этом этапе начинается процесс сравнения ответа на выходном слое ИИ с правильными ответами и расчета значений функции потерь - Обратное распространение
Это важный математический инструмент для увеличения точности прогнозов в анализе данных. Данный алгоритм используют в глубоком обучении для быстрого вычисления производных и вычисления градиентного спуска относительно весов - Обновление параметров
После определения градиентов происходит перенастройка параметров и смещений. Разработчики выполняют операцию с помощью оптимизационного алгоритма. Он корректирует параметры для снижения потерь - Повторение (со второго шага)
ИИ должен пройти 2-5 шаги на каждой выборке обучающих данных, пока нейросеть не начнет эффективно справляться с задачей - Оценка эффективности на валидационных датасетах
Когда обучение нейросети завершится, производится промежуточная оценка. Для чистоты эксперимента ИИ-разработчики подготавливают валидационных сетах, которые не встречались в процессе тренировки. Если на этом виде данных ИИ окажется неэффективным, то нейросеть или отправляют на переобучение по новым методам, или разработчики изменяют архитектуру - Финальная оценка на тестовом датасете
В него входят разные типы информации, которую необходимо обработать. ИИ знает, как работать с похожими данными, но еще не видел именно такие варианты.
Виды обучения нейронных сетей
Разработчики используют различные методики тренировки ИИ. Однако они все сводятся к 2 ключевым принципам:
- Обучение с учителем.
- Тренировка без ИИ.
Ключевая разница между 2 методами обучения нейронных сетей заключается в том, что в первом случае ИИ тренируется при постоянной поддержке тренеров, а во втором — только с сырыми типами данных.
Рассмотрим оба способа обучения нейронных сетей.
Обучение с учителем
Supervised Learning — популярный подход к тренировки ИИ. Он состоит в том, что разработчики предоставляют ИИ размеченные вручную данные. Они содержат входные значения и правильные ответы.
Как происходит обучение по этому методу:
- Подготовка датасетов
Сначала разработчики подготавливают обработанные датасеты. К примеру, если ИИ должен назвать, что изображено на фотографии кот или нет, то нужно предоставить множество картинок кошек. На них делают разметку, помогающую ИИ определить, что это именно кот, а не другое животное - Процесс обучения
На втором этапе ИИ начинает самостоятельно разбирают данные и делают предсказания, а затем сверяются с ответом - Обратное распространение ошибки
Если нейросеть не угадала, то происходит так называемый процесс backpropagation. Во время него ИИ вычисляет, насколько веса отдельных нейронов повлияли на искажение результата. Затем параметры корректируются таким образом, чтобы снизить вероятность ошибки - Итерации
Тренировка повторяется на разных наборов датасетов из обучающего набора. Со временем компьютер настроит веса так, что количество ошибок станет минимальным - Тестирование и оценка
Чтобы удостовериться в качестве работы ИИ, разработчики подготавливают набор тестовых данных, которые ранее не использовались
Преимущество данного способа — высокое качество в результате обучения. Однако разработчикам придется потратить много времени и ресурсов на разметку. Это можно сделать с помощью сторонних исполнителей, но в любом случае процесс тренировки будет не таким быстрым
Обучение без учителя
Unsupervised Learning (также называют обучением без тренера) состоит в том, что ИИ работает на неразмеченных данных. Нейросети предлагают найти закономерности и корреляции без поддержки тренера
Как тренируют ИИ:
- Сбор датасетов
Как и в первом случае, разработчики должны собрать обучающие данные, но не требуется разметка. Достаточно просто собрать информацию и предоставить ее нейросети. К примеру, если компании надо научить ИИ группировать изображения кошек и собак, то на входе просто даются датасеты с различными изображениями без каких-либо дополнительных инструкций - Обучение
На этом этапе ИИ пытается найти скрытые взаимосвязи в различных данных. Во время работы нейронная сеть постоянно обновляет веса, чтобы максимально точно отражать структуру данных - Повторные итерации
Нейросеть обрабатывает разные типы данных и «тренирует» навыки, например, кластеризации изображений - Тест и оценка
ИИ «проходит» экзамен, во время которого определяют точность нейросети
Данный способ тренировки намного легче, поскольку разработчикам не нужно самим обрабатывать данные. Его часто применяют, когда ИТ-команда сама не знает результат, например, есть ли аномалии и в чем они проявляются.
Однако нужно помнить, что ИИ без поддержки может сильно ошибаться. К примеру, нейросеть перепутает названия объектов, найдет ложные связи. Кроме того, искусственный интеллект может анализировать данные не по тем параметрам, которые нужны разработчику, например, сортировка фото по цвету, а не изображенным объектам
Алгоритмы обучения нейронных сетей
ИТ-специалисты используют различные алгоритмы, которые позволяют подготовить нейросеть к решению определенного спектра задач
Распространенные варианты:
- Градиентный спуск (Gradient Descent)
В его основе лежит градиент функции потерь по параметрам для обновления их значений в сторону снижения - Обратное распространение (Backpropagation)
Алгоритм применяется в связке с предыдущим для вычисления весов. Он позволяет «прогнать» ошибки от выходных нейронов к входному и проанализировать точность параметров - Адаптивные методы оптимизации (Adaptive Optimization Methods)
Они модифицируют темпы тренировки на базе уже прошедших обновлений параметров - Стохастический градиентный спуск с импульсом (SGD with Momentum)
Данный алгоритм добавляет импульс, который представляет собой накопленное значение градиента, к модификации весов для повышения стабильности и ускорения сходимости - Прореживание (Pruning)
Алгоритм применяется для удаления лишних связей и нейронов для снижения размера и увеличения скорости работы ИИ
Возможные проблемы
Обучение ИИ — трудоемкий процесс, во время которого разработчики могут столкнуться с рядом проблем.
Среди них:
- Переобучение (Overfitting)
Нейронная сеть тренируется настолько хорошо запоминает определенный тип данных, что теряет возможность работать с другими вариантами. Такое часто происходит, если обучающий датасет слишком маленький или однообразный - Недообучение (Underfitting)
Это самая распространенная проблема. Искусственный интеллект не может научиться решать проблему. Такое происходит в 2 случаях — излишняя простота модели или обучающая выбора слишком сложна для анализа - Градиентный взрыв
Градиенты взрываются из-за слишком большого значения. Данная проблема возникает, если модель оказалась неустойчивой к тренировке - Градиентное затухание
Градиенты исчезают из-за минимальных значений. Основная причина проблемы — излишняя глубина модели искусственного интеллекта
Для избежания подобных ошибок важно тщательно выбирать архитектуру для разработки нейронной сети, настраивать параметры тренировки и применять разные способы регуляризации (L1- или L2-регуляризация)
Также рекомендуется регулярно отслеживать промежуточные результаты ИИ, чтобы устранять возникающие проблемы до финального теста
Заключение
Обучение нейронных сетей — современная технология, которая позволяет компьютерам изучать и работать с данными, когда нет единственно верного алгоритма действий. Благодаря ему можно автоматизировать решение различных задач — поиск взаимосвязей, кластеризация, создание контента и т.д.
Однако обучение нейросетей — сложный и многоэтапный процесс, сопряженный с рядом проблем. Разработчики должны подготовить большой объем данных, научиться корректировать результаты при появлении ошибок и интерпретировать результаты
