Этапы создания ИИ-модели
-
Сбор данных
Датасет — основа любой ИИ-модели. Это набор данных, который мы будем использовать для обучения. На этом этапе необходимо определить, какие данные нужны для решения конкретной задачи. Это может включать в себя данные из различных источников, таких как базы данных, API, веб-скрейпинг и даже пользовательские опросы. Важно, чтобы собранные данные были обширными и представляли все аспекты решаемой проблемы.
-
Предобработка
После сбора данных следует этап предобработки. Здесь данные очищаются и подготавливаются для дальнейшей работы. Этот этап может включать в себя удаление дубликатов, заполнение пропусков или удаление неполных записей, преобразование данных в нужные форматы, нормализацию и стандартизацию данных для устранения различий в масштабах.
-
Метки и фичи
Затем идет выделение фич (признаков) и меток. Фичи — это характеристики, которые будут использоваться для обучения модели, а метки — это целевые значения, которые модель должна предсказать. Например, если мы обучаем модель для классификации изображений, фичами могут быть пиксели изображения, а метками — категории объектов на этих изображениях. Четкое определение фич и меток является ключом к успешному обучению модели.
На этом этапе стоит вспомнить про Feature engineering — процесс создания новых фич на основе существующих данных. Он позволяет улучшить качество модели, добавляя новые признаки, которые могут помочь в обучении. Например, из временных рядов можно извлечь дополнительные фичи, такие как сезонность или тренды. Этот этап включает в себя творческий подход и понимание предметной области, чтобы выбрать и создать наиболее информативные признаки.
-
Выборки
Следующий этап — разделение данных на выборки:
- Обучающая выборка: используется для обучения модели. Это основная часть данных, на которой модель «учится» находить закономерности.
- Тестовая выборка: используется для проверки работы модели после обучения. Она помогает понять, насколько хорошо модель может обобщать на новые данные.
- Валидационная выборка: эта выборка используется для настройки гиперпараметров модели и проверки ее производительности во время обучения. Она не должна пересекаться с обучающей и тестовой выборками.
-
Обучение
Наконец мы перешли к обучению модели. На этом этапе с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений или нейронные сети, модель начинает «угадывать» правильные ответы на основе входных данных. Но почему ИИ «угадывает»? Дело в том, что алгоритмы, на которых базируется обучение, ничего не знают изначально. Алгоритмы тупые: что им скажешь, то они и запомнят. Это выражение «garbage in, garbage out» (что на входе, то и на выходе) очень точно описывает суть процесса. Если мы предоставим алгоритму некачественные или неполные данные, результат будет соответствующим.
-
Тестовая выборка
После обучения модель необходимо оценить на тестовой выборке. Здесь мы используем различные метрики, такие как точность, полнота, F1-мера и другие, чтобы определить, насколько хорошо модель выполняет свои задачи. Эта оценка помогает выявить слабые места и понять, какие аспекты модели требуют доработки.
-
Донастройка
После первой оценки модели часто требуется ее донастройка. Гиперпараметры — это настройки, которые влияют на процесс обучения модели. Они могут значительно улучшить или ухудшить результаты, поэтому их настройка имеет критическое значение.
-
Валидация и развертывание
На заключительном этапе модель тестируется на валидационной выборке, которая не использовалась на предыдущих этапах. Это помогает убедиться, что модель способна обобщать свои знания и работать корректно с новыми данными. Если результаты удовлетворительны, модель готова к развертыванию в рабочей среде, где она будет использоваться для предсказаний. Здесь важно учитывать, как будет осуществляться взаимодействие с пользователями, как будут обрабатываться входные данные и как будет обеспечиваться поддержка модели в дальнейшем.
Итак сегодня мы разобрались в процессе создания и настройки ИИ-моделей, но это только верхушка айсберга и всего лишь второе онлайн-занятие Романа Таранова для наших любопытных специалистов. До встречи в следующей статье нашего погружения в глубины ИИ.