С учителем и без него: как обучаются нейросети

Без учителя

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?

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.

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.

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.

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.

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.

Вы заставите нейросети работать на вас!

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.

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.

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.

Они помогают писать тексты и код, генерируют визуал, анализируют данные и делают переводы с любых языков. Навыки владения ИИ уже стали обязательными для дизайнеров, маркетологов, менеджеров, аналитиков и программистов. Список профессий, в которых используют нейросети, будет только расти.

Тренировочный набор данных для этого типа обучения важно разметить, то есть каждому примеру сопоставить результат, который модель должна получить. Для этого над входным датасетом следует предварительно поработать: учитель собирает его заранее, просматривает и размечает в понятном для обработки виде.

По данным hh.ru и EvApps, в России количество вакансий с требованием навыков работы с нейросетями за год выросло более чем в 10 раз — их уже 29%. Если в нулевых работодатели требовали от кандидатов навыки «владения ПК», то сейчас ожидают опыта работы с ИИ-инструментами. Получите преимущество в карьере!