• Успешное обучение модели ИИ начинается с качественных данных, которые точно и непротиворечиво отражают реальные и подлинные ситуации.
  • Использование слишком большого набора данных, слишком сложного алгоритма или неподходящего типа модели может привести к системе, которая просто обрабатывает данные, а не учится и совершенствуется.

По сути, ИИ использует данные для прогнозирования. Эта возможность лежит в основе рекомендаций «вам может понравиться» в стриминговых сервисах, но она также обеспечивает работу чат-ботов, способных понимать запросы на естественном языке и предсказывать правильный ответ, а также приложений, которые анализируют фотографию и с помощью распознавания лиц подсказывают, кто на ней изображён. Однако для таких прогнозов требуется эффективное обучение модели ИИ, и более новые приложения, зависящие от ИИ, могут требовать несколько иных подходов к обучению.

Подготовка данных

Успешноеобучение модели ИИначинается с качественных данных, которые точно и непротиворечиво отражают реальные и подлинные ситуации. Без этого полученные результаты не имеют смысла. Для успеха проектные команды должны выбирать правильные источники данных, создавать процессы и инфраструктуру для ручного и автоматизированного сбора данных, а также внедрять соответствующие процессы очистки и преобразования.

Читайте также:4 вызова управления данными

Читайте также:Методы NLP в науке о данных

Выбор модели обучения

Если подготовка данных закладывает основу проекта, выбор модели создаёт его механизм. Переменные этого решения включают определение параметров и целей проекта, выбор архитектуры и алгоритмов модели. Поскольку разные модели обучения требуют разных объёмов ресурсов, эти факторы необходимо соизмерять с практическими аспектами, такими как вычислительные требования, сроки, затраты и сложность.

Первичное обучение

Как и в приведённом выше примере, где ребёнка учат отличать кошку от собаки, обучение модели ИИ начинается с основ. Использование слишком большого набора данных, слишком сложного алгоритма или неподходящего типа модели может привести к системе, которая просто обрабатывает данные, а не учится и совершенствуется. На этапе первичного обучения специалисты по данным должны сосредоточиться на достижении результатов в ожидаемых параметрах, отслеживая ошибки, способные сломать алгоритм. Обучаясь без перегрузки, модели могут методично совершенствоваться регулярными и уверенными шагами.

Проверка обучения

После того как модель прошла этап первичного обучения, она надёжно выдаёт ожидаемые результаты по ключевым критериям. Следующая фаза — проверка обучения. Здесь эксперты стремятся должным образом испытать модель, чтобы выявить проблемы, неожиданности или пробелы в алгоритме. На этом этапе используется отдельный набор данных, обычно более широкий и сложный, чем обучающие наборы.

По мере того как специалисты по данным прогоняют эти наборы данных, они оценивают производительность модели. Если точность результатов важна, сам процесс не менее важен. Ключевые приоритеты процесса включают такие переменные, как точность, процент точных прогнозов, и полнота, процент правильной идентификации классов. В некоторых случаях результаты можно оценивать с помощью метрики. Например,оценка F1— это метрика для моделей классификации, которая учитывает веса различных типов ложноположительных и ложноотрицательных результатов, позволяя более целостно интерпретировать успех модели.

Тестирование модели

После того как модель проверена на отобранных и соответствующих цели наборах данных, для тестирования производительности и точности можно использовать реальные данные. Наборы данных на этом этапе должны быть взяты из реальных сценариев — образно говоря, «снять тренировочные колёса» и дать модели лететь самостоятельно. Если модель выдаёт точные — и, что ещё важнее, ожидаемые — результаты на тестовых данных, она готова к запуску. Если модель имеет какие-либо пробелы, процесс обучения повторяется до тех пор, пока модель не достигнет или не превзойдёт стандарты производительности.