С учителем и без него: как обучаются нейросети

Простые и глубокие нейронные сети: баланс между сложностью и производительностью

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.

При этом обучение с подкреплением рассчитано не только на успешное прохождение игр. Нейросети , подготовленные к самостоятельной работе таким способом, могут в дальнейшем управлять транспортом в качестве автопилота или выступать техподдержкой, получая положительную обратную связь за каждый верно решенный запрос.

В эпоху информационных технологий и научных открытий для решения сложных задач все чаще применяется искусственный интеллект. Среди множества его инструментов и методов особое место занимают нейронные сети — интеллектуальные роботы, имитирующие работу человеческого мозга. Однако для того чтобы нейросети смогли решать сложные задачи, их сначала необходимо обучить.

Обучение с учителем (Supervised Learning) — это наиболее распространенный подход, при котором нейросеть обучается на основе предварительно размеченных данных. Эти данные включают в себя входные значения и соответствующие им целевые (ответы). Нейросеть обучается предсказывать последние на основе входных данных.

Все нейронные сети решают разные задачи, и поэтому тренировать их нужно тоже по-разному. В зависимости от будущего функционала, наличия ресурсов и времени выбирайте подходящий формат обучения — и спустя время получите наученную решению именно ваших задач ИИ-модель.

При этом нередки ситуации, в которых модели необходима хотя бы частичная «разметка» данных для результативной работы. В этом случае потребуется частичное привлечение учителя: он заранее размечает часть данных самостоятельно , а остальные подаются модели в неразмеченном виде. Этот вариант не только повышает эффективность «тренировок» модели, но и значительно ускоряет их.

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.

Главная проблема такого формата обучения — необходимость сбора и обработки огромных массивов информации на соответствующих высоких мощностях. Это длительный, дорогостоящий и технически сложный процесс, позволить себе который могут только крупные компании, не говоря уже о частных лицах. Кроме того, обучение с учителем подходит далеко не для всех типов данных. Оно предполагает, что в дальнейшем система будет работать только с информацией, аналогичной обучающему датасету, иначе эффективность ее функционирования точно предсказать невозможно.

Для чего необходимо обучать нейросети

Нейросети , прошедшие обучение без учителя, не хуже предыдущих решают задачи кластеризации. Деление большого количества данных на группы способна совершить каждая обучающаяся модель, а далее с уже первично отсортированными сведениями могут работать люди или более тонко настроенные модели. Помимо задач группировки, нейронные сети умеют определять связи в данных. Этот механизм часто используется в маркетинге: анализируя историю покупок, искусственный интеллект предполагает, какие товары и услуги дополнительно предложить этому же человеку. Детектирование аномалий — еще одна профильная задача самостоятельного машинного обучения, решаемая автокодировщиком Autoencoder.

Обучение с учителем используется для нейросетей , которые в дальнейшем будут решать задачи классификации: получать на входной слой большой объем данных и разделять информацию по заданным категориям. Этот механизм лежит в основе разных функций: модель может в будущем специализироваться и на генерации текста или продолжении предложений (нейронная сеть LSTM), и на идентификации и классификации картинок (сверточная нейронная сеть CNN). Кроме того, обучение с учителем позволяет модели успешно работать с прогнозами: оценивать динамику спроса на товар и менять цену и другие количественные характеристики для максимизации выручки или строить прогноз на бирже.

Прохождение игр — часто встречающаяся задача, которую решает обучение с подкреплением. Так, например, алгоритм Q-обучения (Q-learning) часто используется в играх — например, для тренировки агента прохождению знакомой всем «Змейки » . Другой пример — нейросетевая модель AlphaGo, которая обучена играть в го на уровне мировых чемпионов.

При погружении в мир нейронных систем мы обнаруживаем, что существует множество архитектур, отражающих их разнообразие и способности. Выделяются два ключевых типа: простые и глубокие нейросети. Оба вида имеют свои преимущества и ограничения. Чтобы получить хороший результат, важно научиться находить баланс между ними.

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.

Отсутствие контроля человека при тренировке моделей увеличивает вероятность ошибок. Самостоятельный анализ данных может привести к неверному объединению или группировке по тем признакам, которые не важны для человека. Кроме того, подобная подготовка требует большего количества времени и информации — ведь для того, чтобы без подсказок учителя сделать верные выводы, нужно проанализировать больший объем информации, чем с ними.

С учителем

Метод обучения с учителем ( supervised learning) аналогичен получению знаний в школе, где нейросеть выступает в качестве ученика, а человек — в роли преподавателя. Роль учителя заключается в том, чтобы подать на вход модели исходные данные и их «расшифровку » . По аналогии с математическими задачами это будет «вопрос » и «правильный «ответ » (метка). Например, при обучении задаче классификации изображений каждой отдельной картинке будет присвоена метка, означающая класс изображения (например, кошка или собака на фото). Так происходит настройка параметров для минимизации ошибок между собственными предположениями и « правильными ответами» (метками). Сопоставляя их из раза в раз, нейронная сеть б удет самос тоятельно обучаться отвечать и на последующие запросы правильно уже без помощи человека.

Нейронные сети — это подмножество машинного обучения, которое использует архитектуру, вдохновленную биологическими нейросетями. Это означает, что они состоят из слоев «нейронов», которые передают и преобразуют информацию. Они хорошо подходят для обработки сложных данных (изображения, звук).

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.

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.

Для того чтобы обучение с подкреплением было результативно, важно пройти много предварительных тренировок. Долгий период развития навыков модели и необходимость большого количества примеров называют главными минусами этого формата. Если в будущей работе нейросеть столкнется с незнакомой ситуацией, то реакция будет непредсказуема.

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) используется в ситуациях, когда нужно обучить нейро сеть задаче с четкими результатами на выходе. Этот формат подготовки ИИ-моделей проходит через взаимодействие с окружающей средой и работает следующим образом: система получает на вход некоторые неразмеченные данные и обрабатывает их случайным образом, в ответ на что получает положительные или отрицательные отзывы, в зависимости от результатов работы. Для обучения с подкреплением не нужен полный контроль человека или заранее и полностью размеченный набор данных — важно сформулировать задачу и оценить те решения, которые предпримет система.