Подходы по обучению ИИ моделей
Обучение — это один из основных этапов работы над моделями ИИ. В ходе этого процесса машина, как и человек, тренируется выполнять определенные задачи, основываясь на полученных знаниях. Результат обучения — получение готового к использованию инструмента с верифицированной точностью
В этой статье мы рассмотрели основные подходы по обучению ИИ моделей и их нюансы
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
Что такое машинное обучение
Особенность нейросетей — возможность выполнять задачи без четкого алгоритма действий. Это компьютерные системы нового поколения, не ограниченные строгими алгоритмами. Они способны работать с нестандартными данными и запросами, основываясь на накопленных знаниях.
Вместе с отказом от стандартных алгоритмов действий возникла новая проблема — как научить искусственный интеллект выполнять поставленные задачи. На данный вопрос отвечает сфера Machine Learning. ИТ-специалисты разработали различные подходы по обучению ИИ моделей, чтобы компьютер сам понял, как эффективно выполнять важные задачи на основе предоставленных примеров и обратной связи от пользователей.
Модели машинного обучения готовятся к выполнению определенных функций на данных, а не на программировании, основном на базовых принципах. Благодаря этому компьютерные системы улучшаются без постоянного участия человека. Главное — подобрать подходящий подход по обучению искусственного интеллекта с учетом архитектуры нейронной сети и специфики задачи.
Как разработчики обучают ИИ
Хотя каждая нейросеть — это уникальное ИТ-решение, процесс тренировки состоит из 5 стандартных этапов. Рассмотрим каждый из них
Подготовка данных
Независимо от метода обучения, на первом этапе необходимо собрать качественные массивы информации. Они должны точно отражать реальные ситуации, в которых будет использоваться искусственный интеллект. Например, ИИ рекомендательных сервисов обучают на основе данных пользователей для определения предпочтений, а нейросети для распознавания и классификации пород собак — на снимках различных животных.
Чтобы добиться поставленных целей, разработчики ищут источники данных и реализуют процессы для ручного и автоматического пополнения базы знаний. Кроме того, важно внедрить механизмы для очистки и преобразования данных.
Выбор модели обучения
Если сбор больших объемов информации составляет основу любого проекта, связанного с ИИ, то выбора подход к обучению определяет механизм обработки данных. Разработчики выбирают один из методов с учетом:
- Целей проекта
- Архитектуры ИИ
- Алгоритмов моделирования
Кроме того, стоит учитывать, что разные модели обучения отличаются по требованиям к производительности аппаратного обеспечения, срокам реализации, сложности и бюджетам
Выполнение начального обучения
На первом этапе тренировки разработчики не дают огромные наборы данных. Они начинают с основ, т.е. ограниченного набора примеров и базовых алгоритмов, которые ML-модель проанализирует и начнет использовать для решения задач с подобными условиями. После изучения основ разработчики методично расширяют возможности ИИ и предлагают более сложные и нетипичные задания
Отметим, что начальное обучение — это крайне важный этап, который нельзя пропускать. Если сразу отправить на анализ большой и разнообразный массив данных, то обучение сведется к обработке информации. Нейросеть примет сведения на входе, но не поймет, что с ними сделать. В результате не запустится механизм самосовершенствования
Валидация обучения
После завершения начального этапа эксперты проверяют качество работы модели. Этот этап позволяет выявить проблемы и аномалии в алгоритме и устранить их до того, как ошибка скажется на дальнейшей тренировке.
Для валидации результатов используется новый набор данных, с которыми ИИ еще не работал. Как правило, эксперты подбирают более обширные и сложные примеры. Тренеры выполняют проходы с тестовыми наборами и оценивают эффективность модели. На этом этапе важна точность ответов. Она должна соответствовать требованиям, указанным в техническом задании.
Если процент ошибок превышает допустимый лимит, тренеры применяют алгоритм обратного распространения. Он активно используется в машинном обучении для повышения точности прогнозов.
Тестирование модели
На последнем этапе тренировки искусственного интеллекта эксперты используют реальные данные для проверки производительности и точности. Например, они могут взять информацию непосредственно от заказчика и решить несколько рядовых задач.
Если искусственный интеллект демонстрирует удовлетворительные результаты, то его внедряют в бизнес-процессы компании. При этом тренировка после интеграции интеллектуальной системы не завершается. ИИ постоянно самосовершенствуется, из-за чего скорость обработки данных и точность прогнозов будет регулярно корректироваться.
Методы тренировки искусственного интеллекта
Разработчики нейросетей создали множество подходов по обучению ИИ моделей. Они различаются по сложности, требуемой вычислительной мощности, требованиям к данных и используются для тренировки разных типов AI. Выбор методики тренировки — это ключевой этап работы. Если применить неподходящий подход, то вы не добьетесь нужного результата, и потребуется начинать тренировку с нуля.
Основные подходы по обучению искусственного интеллекта:
- Supervised Learning. Данный метод обучения состоит в том, что машина получает на входе данные с метками (например, классифицированные изображения мужчин и женщин). В этом методе применяют такие алгоритмы тренировки, как линейная и логистическая регрессии, деревья решений. Данный подход используют для решения 3 задач — классификации объектов, регрессии и прогнозирования
- Unsupervised Learning. Обучение без учителя предполагает использование неразмеченной информации, т.е. алгоритму нужно самостоятельно выявить закономерности. В рамках такого подхода используют следующие алгоритмы — кластеризация, анализ главных компонент, факторный анализ. Обучение без учителя применяют для сжатия информации, обнаружения аномалий и нахождения ассоциаций между объектами
- Active Learning. Машина самостоятельно создает выборки данных для тренировки из общего массива на основе текущих знаний. В набор алгоритмов активного обучения входят Uncertainty Sampling, Margin Sampling, Density-Based Sampling, Expected Model Change. Данный метод активно применяется для экономии ресурсов и времени на сбор и обработку информации
- Reinforcement Learning. Обучение с подкреплением состоит в том, что система во время тренировки взаимодействует со средой. ИИ выполняет обучающие задания и получает отклики, т.е. сигналы подкрепления. Отметим, что данная методика — это частный случай тренировки с учителем. Для тренировки новых нейросетей используются алгоритмы на основе ценности или политики, а также «Актор-критик»
- Deep Learning. Это один из подвидов машинного обучения, который основан на ANN, т.е. искусственных нейронных сетях. Глубокое обучение позволяет компьютеру изучать сложные функции и обнаруживать взаимосвязи в массивах данных. Для тренировки ИИ используют сверточные, рекуррентные и генеративно-состязательные нейросети. Данный метод применяют в областях обработки естественного языка и машинного зрения
Также исследователи из Microsoft Research Asia, Пекинского университета и Сианьского университета Цзяотун создали еще один алгоритм тренировки и самосовершенствования искусственного интеллекта — Learning from Mistakes.
Сейчас он еще не используется повсеместно из-за сложной реализации, но уже тестируется для обучения сложных ИИ-систем, используемых в таких областях, как банковский сектор, медицина, автономный транспорт и т.д. Суть Learning from Mistakes заключается в том, что ИИ может обучаться на собственных ошибках. При выявлении проблем нейросеть ставит перед собой задачу найти другой вариант решения, чтобы получить верный результат.
Какие существуют модели обучения ИИ
Кроме подхода к обучению, разработчики нейронных сетей выбирают одну из моделей тренировки в зависимости от типов задач, которые искусственный интеллект должен выполнять. Какие алгоритмы существуют:
- Регрессионные. Они предсказывают числовые параметры объекта, например, определения приблизительного количества людей в определенный день недели
- Классификационные. Алгоритмы определяют категорию объекта по заданным параметрам, например, диагноз на основе симптомов и анализов
- Регрессионно-классификационные. Они способны решать задачи обоих видов
Линейная регрессия
Линейная регрессия показывает связь нескольких переменных, т.е. влияние Y на Х. Данный алгоритм работает только в случаях, когда между параметрами и результатом существует линейная связь
Линейная регрессия нередко используется для предиктивной аналитики. Например, есть 3 переменные:
- Количество проданного товара
- День недели
- Сезон года
Нейросеть получает на входе данные за предыдущие периоды и прогнозирует показатели с учетом статистических данных. С ее помощью магазин определит оптимальное количество продукции, которое следует закупить у поставщика на ближайшие дни
Модель классификации
Ее также называют логистической регрессией. С помощью данной модели также можно определить наличие линейных зависимостей. Однако, в отличие от предыдущего алгоритма, переменная имеет только 2 значения — 1 или 0, т.е. True или False
Приведем реальный пример использования такого алгоритма Machine Learning. У всех крупных почтовых сервисов есть интеллектуальный спам-фильтр, который создан на основе модели классификации. Он анализирует письмо и отвечает на вопрос «Это спам или нет»
Регрессионно-классификационные модели
Разработчики создали множество алгоритмов Machine Learning для тренировки искусственного интеллекта. Распространенные модели:
- Дерево решений. В этой модели принятие решений зависит от так называемых «листьев». На вершине древа находится входной узел, после чего выборка спускается на нижние слои и проверяется на выполнение определенных условий
- Случайный лес. Это улучшенная версия классического древа решений. Она состоит из множества деревьев, связанных друг с другом. Данная модель способна принимать сложные решения, требующие анализа и оценки важности тех или иных факторов
- Наивный байесовский классификатор. Он помогает определить событие Х при наступлении события Y. Стоит отметить, что объекты считаются условно независимыми, хотя в реальности может определенная связь
- K-Ближайшие соседи. Суть данной модели состоит в том, что объекты моделирования получают параметры уже известных объектов
- AdaBoost. В ходе тренировки выстраивается композицию из алгоритмов. Если один метод не способен работать с определенными объектами, то его прогоняют через другой алгоритм
- XGBoost. Он строится в форме ансамбля слабых предсказывающих моделей. На каждом этапе обучения нейросеть рассчитывает отклонения предсказаний уже натренированного ансамбля
- Метод опорных векторов. Для выполнения задач выстраивается гиперплоскость, разделяющая объекты выборки. Чем больше расстояние между объектами и гиперплоскостью, тем меньше средняя ошибка классификатора
Какие существуют модели обучения ИИ
С развитием технологии искусственного интеллекта разработчики создают новые методы тренировки и модели машинного обучения. Несмотря на разнообразие, все подходы направлены на достижения одной цели — создания эффективных и адаптивных систем, способных анализировать данные и выполнять поставленные задания с максимальной точностью
