Как происходит обучение искусственного интеллекта?

Как учится ИИ? Это руководство простым языком раскрывает основные идеи, приводя примеры, небольшие отступления и несколько не совсем удачных метафор, которые, тем не менее, помогают. Давайте начнём. 🙂

Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:

🔗 Что такое предиктивный ИИ?
Как прогностические модели прогнозируют результаты, используя исторические данные и данные в реальном времени.

🔗 Какие отрасли будут затронуты искусственным интеллектом?
Наиболее вероятные отрасли, которые преобразятся благодаря автоматизации, аналитике и агентам.

🔗 Что означает аббревиатура GPT?
Подробное объяснение аббревиатуры GPT и её происхождения.

🔗 Что такое навыки искусственного интеллекта?
Основные компетенции для создания, развертывания и управления системами искусственного интеллекта.

Итак, как же это работает? ✅

Когда люди спрашивают: «Как учится ИИ?» , они обычно имеют в виду: как модели становятся полезными, а не просто сложными математическими игрушками. Ответ прост:

Четко определенная цель — функция потерь, которая определяет, что значит «хорошо». [1]
Качественные данные — разнообразные, чистые и актуальные. Количество помогает; разнообразие помогает еще больше. [1]
Стабильная оптимизация — градиентный спуск с использованием уловок, позволяющих избежать падения с обрыва. [1], [2]
Обобщение — успех на новых данных, а не только на обучающем наборе. [1]
Петли обратной связи — оценка, анализ ошибок и итерация. [2], [3]
Безопасность и надежность — ограждения, тестирование и документация, чтобы не было хаоса. [4]

Для более доступного изучения основ классический учебник по глубокому обучению, наглядно представленные конспекты лекций и практический экспресс-курс охватывают основные моменты, не перегружая вас символами. [1]–[3]

Как ИИ учится? Краткий ответ простым языком ✍️

Модель ИИ начинает работу со случайных значений параметров. Она делает предсказание. Вы оцениваете это предсказание с помощью функции потерь . Затем вы корректируете эти параметры, чтобы уменьшить потери, используя градиенты . Повторяйте этот цикл для множества примеров, пока модель не перестанет улучшаться (или пока у вас не закончатся запасы). Это и есть цикл обучения в одном предложении. [1], [2]

Если вам нужна более точная информация, см. разделы о градиентном спуске и обратном распространении ошибки ниже. Для быстрого и легко усваиваемого ознакомления широко доступны короткие лекции и лабораторные работы. [2], [3]

Основы: данные, цели, оптимизация 🧩

Данные : Входные данные (x) и целевые данные (y). Чем шире и чище данные, тем выше ваши шансы на обобщение. Курирование данных — не самая привлекательная, но незаметная, но важная задача. [1]
Модель : Функция (f_\theta(x)) с параметрами (\theta). Нейронные сети представляют собой наборы простых элементов, которые комбинируются сложным образом — как кубики Лего, но более мягкие. [1]
Цель : Функция потерь (L(f_\theta(x), y)), измеряющая ошибку. Примеры: среднеквадратичная ошибка (регрессия) и кросс-энтропия (классификация). [1]
Оптимизация : Используйте (стохастический) градиентный спуск для обновления параметров: (\theta \leftarrow \theta - \eta \nabla_\theta L). Скорость обучения (\eta): слишком большая – и вы будете прыгать; слишком маленькая – и вы будете дремать вечно. [2]

Для быстрого ознакомления с функциями потерь и оптимизацией отлично подойдут классические заметки о методах и ошибках обучения. [2]

Обучение под наблюдением: учитесь на примерах с обозначениями 🎯

Идея : Показать модели пары входных данных и правильного ответа. Модель обучается отображению (x → y).

Типичные задачи : классификация изображений, анализ настроений, табличное прогнозирование, распознавание речи.
Типичные функции потерь : кросс-энтропия для классификации, среднеквадратная ошибка для регрессии. [1]
Недостатки : шум в метках, дисбаланс классов, утечка данных.
Исправления : стратифицированная выборка, устойчивые потери, регуляризация и более разнообразный сбор данных. [1], [2]

На основе многолетнего опыта и производственной практики контролируемое обучение остается основным методом, поскольку результаты предсказуемы, а метрики просты. [1], [3]

Обучение без учителя и самообучение: изучение структуры данных 🔍

без учителя позволяет изучать закономерности без меток.

Кластеризация : группировка похожих точек — алгоритм k-средних прост и на удивление полезен.
Снижение размерности : сжатие данных до основных направлений — метод главных компонент (PCA) является ключевым инструментом.
Плотностное/генеративное моделирование : изучение самого распределения данных. [1]

Самообучение — это современный подход: модели создают собственное обучение (маскированное предсказание, контрастивное обучение), позволяя предварительно обучать на огромных массивах неразмеченных данных и дорабатывать их позже. [1]

Обучение с подкреплением: учитесь на практике и получайте обратную связь 🕹️

Агент взаимодействует с окружающей средой , получает вознаграждения и обучается стратегии , которая максимизирует долгосрочное вознаграждение.

Основные элементы : состояние, действие, вознаграждение, политика, функция ценности.
Алгоритмы : Q-обучение, градиенты политики, актор-критик.
Исследование против эксплуатации : пробовать новое или использовать то, что работает.
Распределение заслуг : какое действие привело к какому результату?

Обратная связь от человека может помочь в обучении, когда вознаграждения не всегда эффективны — ранжирование или предпочтения помогают формировать поведение без ручного кодирования идеального вознаграждения. [5]

Глубокое обучение, обратное распространение ошибки и градиентный спуск — бьющееся сердце 🫀

Нейронные сети представляют собой композиции простых функций. Для обучения они используют обратное распространение ошибки .

Прямой проход : вычисление прогнозов на основе входных данных.
Функция потерь : измеряет ошибку между прогнозами и целевыми значениями.
Обратный проход : применение правила цепочки для вычисления градиентов функции потерь относительно каждого параметра.
Обновление : корректировка параметров относительно градиента с помощью оптимизатора.

Варианты, такие как momentum, RMSProp и Adam, делают обучение менее капризным. Методы регуляризации, такие как dropout , weight decay и early stopping, помогают моделям обобщать, а не запоминать. [1], [2]

Трансформеры и внимание: почему современные модели чувствуют себя умными 🧠✨

Трансформеры заменили многие рекуррентные схемы в языковых и компьютерных вычислениях. Ключевой прием — самовнимание , которое позволяет модели взвешивать разные части входных данных в зависимости от контекста. Позиционное кодирование обеспечивает порядок, а многоголовочное внимание позволяет модели фокусироваться на разных взаимосвязях одновременно. Масштабирование — более разнообразные данные, больше параметров, более длительное обучение — часто помогает, но с убывающей отдачей и возрастающими затратами. [1], [2]

Обобщение, переобучение и танец смещения-дисперсии 🩰

Модель может блестяще справиться с обучающим набором данных, но при этом потерпеть неудачу в реальном мире.

Переобучение : запоминает шум. Ошибка обучения уменьшается, ошибка тестирования увеличивается.
Недостаточная подгонка : слишком просто; теряет сигнал.
Компромисс между смещением и дисперсией : сложность уменьшает смещение, но может увеличить дисперсию.

Как лучше обобщать:

Более разнообразные данные — из разных источников, областей применения и с учетом частных случаев.
Регуляризация — отсеивание (dropout), уменьшение весов (weight decay), расширение данных (data upmentation).
Надлежащая проверка — чистые тестовые наборы, перекрестная проверка для небольших объемов данных.
Отслеживание дрейфа — распределение ваших данных будет меняться со временем.

В практике, учитывающей риски, эти действия рассматриваются как этапы жизненного цикла — управление, картирование, измерение и менеджмент, а не как разовые контрольные списки. [4]

Показатели, имеющие значение: как мы понимаем, что обучение состоялось 📈

Классификация : точность, прецизионность, полнота, F1, ROC AUC. Несбалансированные данные требуют построения кривых прецизионности-полноты. [3]
Регрессия : MSE, MAE, (R^2). [1]
Ранжирование/поиск : MAP, NDCG, recall@K. [1]
Генеративные модели : перплексия (язык), BLEU/ROUGE/CIDEr (текст), оценки на основе CLIP (мультимодальные) и — что особенно важно — оценки людей. [1], [3]

Выбирайте метрики, которые соответствуют влиянию на пользователей. Небольшое повышение точности может оказаться несущественным, если реальная цена — ложные срабатывания. [3]

Процесс обучения в реальных условиях: простая схема 🛠️

Сформулируйте проблему — определите входные и выходные данные, ограничения и критерии успеха.
Конвейер обработки данных : сбор, маркировка, очистка, разделение, расширение.
Базовый вариант — начните с простого; линейные или древовидные базовые варианты демонстрируют удивительно высокую конкурентоспособность.
Моделирование — попробуйте несколько семейств: деревья с градиентным бустингом (табличные данные), сверточные нейронные сети (изображения), трансформеры (текст).
Обучение — расписание, стратегии регулирования скорости обучения, контрольные точки, смешанная точность при необходимости.
Оценка — анализ ошибок и их устранение. Обращайте внимание на ошибки, а не только на средние показатели.
Развертывание — конвейер вывода результатов, мониторинг, логирование, план отката.
Итеративный подход — улучшение данных, тонкая настройка или корректировка архитектуры.

Мини-кейс : проект по классификации электронных писем начался с простой линейной базовой модели, затем была доработана предварительно обученная модель Transformer. Самым большим достижением стала не модель, а ужесточение критериев разметки и добавление недостаточно представленных «граничных» категорий. После того, как эти категории были учтены, показатель F1 на валидационной выборке наконец-то показал результаты, соответствующие реальным условиям. (Ваше будущее «я»: очень благодарно.)

Качество данных, маркировка и тонкое искусство не обманывать самого себя 🧼

Что посеешь, то и пожнешь. Правила маркировки должны быть последовательными, измеримыми и регулярно пересматриваться. Согласованность между аннотаторами имеет значение.

Составьте критерии оценки, включающие примеры, особые случаи и правила разрешения спорных ситуаций.
Проверка наборов данных на наличие дубликатов и почти идентичных копий.
Отслеживайте происхождение — откуда взялся каждый пример и почему он включен в подборку.
Оценивайте охват данных на основе реальных сценариев использования, а не просто по стандартному эталонному показателю.

Они идеально вписываются в более широкие системы обеспечения и управления, которые можно реально внедрить на практике. [4]

Перенос обучения, тонкая настройка и адаптеры — повторное использование трудоемких задач ♻️

Предварительно обученные модели изучают общие представления; тонкая настройка адаптирует их к вашей задаче с меньшим объемом данных.

Извлечение признаков : заморозить основную модель, обучить небольшую модель головы.
Полная тонкая настройка : обновление всех параметров для достижения максимальной производительности.
Оптимизированные по параметрам методы : адаптеры, обновления низкого ранга в стиле LoRA — хороши, когда вычислительные ресурсы ограничены.
Адаптация домена : выравнивание эмбеддингов в разных доменах; небольшие изменения, большие выгоды. [1], [2]

Именно благодаря такому принципу повторного использования современные проекты могут продвигаться быстро, не требуя огромных бюджетов.

Безопасность, надежность и выравнивание — обязательные элементы 🧯

Обучение – это не только точность. Вам также нужны модели, которые являются надежными, справедливыми и соответствуют своему назначению.

Устойчивость к противодействию : небольшие возмущения могут обмануть модели.
Предвзятость и справедливость : измеряйте эффективность работы подгрупп, а не только общие средние показатели.
Интерпретируемость : атрибуция признаков и анализ помогают понять, почему .
Человек в процессе принятия решений : пути эскалации для неоднозначных или имеющих серьезные последствия решений. [4], [5]

Обучение на основе предпочтений — это один из прагматичных способов включения человеческого суждения в случаях, когда цели нечеткие. [5]

Часто задаваемые вопросы за одну минуту - в быстром темпе ⚡

Итак, как же на самом деле учится ИИ? Путем итеративной оптимизации с учетом функции потерь, при этом градиенты направляют параметры к более точным прогнозам. [1], [2]
Всегда ли больше данных помогает? Обычно да, пока не наступит эффект убывающей отдачи. Разнообразие часто превосходит простое количество. [1]
Что делать, если метки неаккуратные? Используйте методы, устойчивые к шуму, более качественные критерии оценки и рассмотрите возможность самообучения. [1]
Почему трансформеры доминируют? Внимание хорошо масштабируется и учитывает долгосрочные зависимости; инструментарий зрелый. [1], [2]
Как я узнаю, что обучение завершено? Потери на валидации стабилизируются, метрики упорядочиваются, и новые данные ведут себя как ожидалось — затем отслеживайте дрейф. [3], [4]

Сравнительная таблица — инструменты, которые вы действительно можете использовать уже сегодня 🧰

Немного необычно, но сделано намеренно. Цены указаны для основных библиотек — обучение в больших масштабах, разумеется, влечет за собой инфраструктурные затраты.

Инструмент	Лучше всего подходит для	Цена	Почему это хорошо работает
PyTorch	Исследователи, строители	Бесплатно - открытый исходный код	Динамические графики, развитая экосистема, отличные обучающие материалы.
TensorFlow	Производственные команды	Бесплатно - открытый исходный код	Опытный специалист, TF Lite для мобильных устройств; большое сообщество.
scikit-learn	Табличные данные, базовые показатели	Бесплатно	Чистый API, быстрая итерация, отличная документация.
Керас	Быстрые прототипы	Бесплатно	Высокоуровневый API поверх TensorFlow, читаемые слои.
ДЖАКС	Опытные пользователи, исследования	Бесплатно	Автоматическая векторизация, скорость XLA, элегантная математическая составляющая.
Обнимающие трансформеры для лица	НЛП, зрение, аудио	Бесплатно	Предварительно обученные модели, простая тонкая настройка, отличные хабы.
Молния	Процессы обучения	Свободное ядро	Структура, логирование, поддержка нескольких графических процессоров в комплекте.
XGBoost	Табличный конкурентный	Бесплатно	Надежные базовые показатели, часто приводят к победам при работе со структурированными данными.
Веса и смещения	Отслеживание экспериментов	Бесплатный уровень	Воспроизводимость, сравнение результатов, более быстрые циклы обучения.

Для начала лучше всего подойдут авторитетные документы: PyTorch, TensorFlow и аккуратное руководство пользователя scikit-learn. (Выберите один, создайте что-нибудь небольшое, а затем совершенствуйте.)

Подробный анализ: практические советы, которые сэкономят вам время 🧭

Графики скорости обучения : косинусное затухание или одноцикловый режим могут стабилизировать процесс обучения.
Размер пакета : больше — не всегда лучше, следите за показателями валидации, а не только за пропускной способностью.
Инициализация весов : современные значения по умолчанию вполне подходят; если обучение зависает, пересмотрите инициализацию или нормализуйте первые слои.
Нормализация : пакетная нормализация или нормализация послойных данных могут значительно сгладить процесс оптимизации.
Расширение данных : зеркальное отображение/кадрирование/изменение цвета для изображений; маскирование/перетасовка токенов для текста.
Анализ ошибок : группировка ошибок по срезам — один крайний случай может замедлить весь процесс.
Воспроизведение : установить начальные значения, записать гиперпараметры в лог, сохранить контрольные точки. В будущем вы будете благодарны, обещаю. [2], [3]

В случае сомнений, вернитесь к основам. Фундаментальные принципы остаются компасом. [1], [2]

Небольшая метафора, которая почти работает 🪴

Обучение модели похоже на полив растения из странной форсунки. Слишком много воды – лужа переобучения. Слишком мало – засуха недообучения. Правильный ритм, солнечный свет от качественных данных и питательные вещества от четких целей – и вы получите рост. Да, немного банально, но результат сохраняется.

Как ИИ учится? Подводя итоги 🧾

Модель начинается случайным образом. Благодаря обновлениям на основе градиента, управляемым функцией потерь, она выравнивает свои параметры в соответствии с закономерностями в данных. Возникают представления, которые упрощают прогнозирование. Оценка показывает, является ли обучение реальным, а не случайным. А итерация — с защитными механизмами — превращает демонстрацию в надежную систему. Вот и вся история, но с меньшим количеством загадочных моментов, чем казалось на первый взгляд. [1]–[4]

Заключительные замечания — слишком длинно, чтобы читать 🎁

Как обучается ИИ? Путем минимизации функции потерь с помощью градиентов на множестве примеров. [1], [2]
Качественные данные, четкие цели и стабильная оптимизация обеспечивают устойчивость обучения. [1]–[3]
Обобщение всегда лучше запоминания. [1]
Безопасность, оценка и итерации превращают удачные идеи в надежные продукты. [3], [4]
Начните с простого, тщательно измеряйте и улучшайте, исправляя данные, прежде чем гнаться за экзотическими архитектурами. [2], [3]

Ссылки

Гудфеллоу, Бенджио, Курвиль — Глубокое обучение (бесплатный онлайн-текст). Ссылка
Stanford CS231n — Сверточные нейронные сети для визуального распознавания (конспекты и задания). Ссылка.
Google - Краткий курс по машинному обучению: метрики классификации (точность, прецизия, полнота, ROC/AUC) . Ссылка
NIST — Рамочная программа управления рисками в области ИИ (AI RMF 1.0) . Ссылка.
OpenAI — Обучение на основе человеческих предпочтений (обзор обучения на основе предпочтений). Ссылка

Найдите новейшие разработки в области ИИ в официальном магазине ИИ-помощников

О нас

Вернуться в блог

Страна/регион