Обучение нейросети: методы и алгоритмы

Без учителя

Современные нейросети с легкостью и за считанные секунды анализируют художественный текст, создают изображения, поддерживают живой диалог, пишут программный код и многое другое по запросу пользователя. Однако для того, чтобы эти действия правильно и быстро выполнялись, нейронная сеть проходит трудоемкое обучение, вне зависимости от размера входной задачи и количества нейронов в сети. Для результативной работы модели в будущем необходимо заранее подготовить наборы обучающих данных, рассчитать возможные отклонения от точных решений и подобрать весовые коэффициенты для каждого из нейронов.

Как видно из названия, в алгоритме используются приемы, характерные для поведения генов живых организмов. В начале процесса создается случайная популяция нейросетей, каждая из которых имеет случайно заданные параметры. Далее она подвергается естественному отбору, успешность которого определяется поставленной задачей (например, классификацией изображений).

После первого этапа из популяции выбираются нейросети, успешнее всего справившиеся с задачей. Они используются для создания следующего поколения нейронных сетей. При этом применяются механизмы, аналогичные живой природе — скрещивание и мутации. Новое поколение снова принимается за решение задачи и цикл повторяется. Процесс идет до тех пор, пока не будет достигнут заданный критерий остановки (скажем, достижение определенной точности).

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.

Понятие машинного обучения неразрывно связано с нейросетями. Нейронная сеть является методом в области искусственного интеллекта, который учит компьютеры работать с данными так же, как человеческий мозг. Важно понимать, что нейросети — это не мыслящие объекты, наделенные сознанием. Это сложнейшая база данных с огромным количеством формул.

Еще одним подвидом ML является трансферное обучение. Оно подразумевает использование знаний, полученных при решении одной задачи, для повышения эффективности работы над другой задачей. Процесс включает предварительное обучение на большом массиве данных и последующую точную настройку под специфику новой целевой задачи. Трансферное обучение в некоторых случаях позволяет существенно сэкономить время и ресурсы. Особенно оно актуально для ситуаций, когда необходимые исходные данные слишком дороги или ограничены для получения.

Машинное обучение без учителя (unsupervised learning) — менее популярный формат развития навыков нейросетей . Из названия понятно, что оно предполагает самостоятельное совершенствование модели. Как это работает? На вход модели подаются неразмеченные данные и система без чьей-либо помощи ищет в них закономерности. Этот формат отличается от предыдущего тем, что модели заранее не известен «правильный ответ» и его нужно найти. Для поиска следует проанализировать все данные и обнаружить в них общие скрытые структуры или паттерны для будущей классификации, которую она проводит без явного руководства. Модель, натренированная таким образом, легко справится с задачей распределения тысяч статей по тематике в зависимости, например, от упоминаемых ключевых слов.

Главной особенностью алгоритма является вычисление обновления веса, выполняемое с помощью знака градиента, который указывает направление корректировки. Градиент представляет собой вектор, показывающий направление наибольшего увеличения функции. Он используется для обновления параметров модели с целью уменьшения значения функции ошибки. Алгоритм упругого распространения позволяет адаптировать скорость обучения отдельно для каждого веса. Если знак градиента не меняется, он увеличивает скорость обучения, а если наоборот — уменьшает. Такая регулировка помогает алгоритму гибко перемещаться по весовым пространствам со сложной многомерной архитектурой, быстрее и надежнее находить оптимальные решения.

Три типа обучения нейронных сетей

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.

Обучать нейронные сети выполнению задач можно по-разному: процесс развития навыков возможен с учителем или без него, а также с подкреплением. Каждый формат предназначен для решения конкретных задач: классификации, прогнозирования, распознавания изображения и так далее. Как выбрать оптимальный формат и чем между ними разница?

У нейросетей другая логика работы. Им дают большой массив правильно решенных задач. В нашем примере — это, скажем, тысяча чертежей домов с уже прописанными площадями. После этого нейронной сети дают возможность самой решить подобную задачу. Она начинает угадывать, какой ответ от нее хотят получить. Отдельный алгоритм подсказывает ей, правильно она справилась с решением или нет. Со временем нейросеть учится угадывать все лучше и лучше, формирует некие связи внутри своей структуры, которые обеспечивают полезный результат.

Для проверки эффективности обучения нейросети нужно предоставить ей данные из другой части той же выборки, по которой она училась. Если сеть не выдает устраивающих нас ответов, возможны несколько причин появления подобных ошибок. Во-первых, это недостаточный объем данных из окружающей среды. Во-вторых, возможно данные из окружающей среды были недетерминированы. Наконец, не исключен вариант некорректного определения тренировочных и тестовых датасетов.

Машинное обучение (Machine Learning или сокращенно ML) — одно из самых сложных и перспективных направлений развития искусственного интеллекта (ИИ). Фактически оно представляет собой набор приемов, алгоритмов и методов, позволяющих ИИ учиться и решать задачи не в строгих рамках, заданных программой, а на базе постоянного совершенствования знаний и накопления опыта. Именно таким образом в течение жизни учимся и мы с вами.

Он заключается в многократном повторении двух действий — прямого и обратного. Прямое действие — это передача входных данных через нейросеть и вычисление прогнозируемого результата. Данные от входного узла к выходному могут передаваться большим количеством различных путей. Правильным же считается только один, который сопоставляет входные данные с нужными выходными. Поиск этого пути в рассматриваемом алгоритме ведется с помощью петли обратной связи. Делается это следующим образом:

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.

Данные поступают в нейросеть, обрабатываются формулами, после чего пользователю выдается результат. Самая главная сложность заключается в том, как найти такие уравнения и алгоритмы, благодаря которым результат работы нейросети будет максимально полезным. Машинное обучение как раз и заключается в выведении этих формул.