Меню
Не так давно в Китае был проведен эксперимент, в рамках которого ИИ показал впечатляющие результаты в анализе медицинских снимков головного мозга. ИИ смог обойти лучших радиологов, продемонстрировав точность порядка 80% по сравнению с 78% у врачей. Это открытие ставит важный вопрос: сможет ли ИИ в будущем заменить врача? Может быть, но давайте пока не забегать вперед. Сначала стоит разобраться в процессе создания ИИ-моделей.
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.
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.
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.
Следующий этап — разделение данных на выборки:
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.
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.
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.
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.
Наши кейсы, проекты и новости ждут вас в Telegram канале ITQuick и сообществе VK. Также у нас есть отдельный канал с вакансиями ITQuick вакансии и канал о развитии нового продукта JUMSE App.