Не будзем рабіць выгляд, што гэта проста. Той, хто кажа «проста навучыце мадэль», як кіпячэнне макаронаў, альбо сам гэтага не рабіў, альбо хтосьці іншы перажыў за яго самыя цяжкія часы. Вы не проста «навучаеце мадэль са штучным інтэлектам». Вы выхоўваеце . Гэта больш падобна на выхаванне складанага дзіцяці з бясконцай памяццю, але без інстынктаў.
І, як ні дзіўна, гэта робіць яго даволі прыгожым. 💡
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 10 лепшых інструментаў штучнага інтэлекту для распрацоўшчыкаў — павышэнне прадукцыйнасці, разумнейшы код, хутчэйшая стварэнне.
Даведайцеся пра найбольш эфектыўныя інструменты штучнага інтэлекту, якія дапамагаюць распрацоўшчыкам аптымізаваць працоўныя працэсы і паскорыць працэс распрацоўкі.
🔗 Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння — найлепшыя памочнікі кадавання на базе штучнага інтэлекту.
Агляд інструментаў штучнага інтэлекту, пра якія павінен ведаць кожны распрацоўшчык, каб палепшыць якасць кода, хуткасць і сумесную працу.
🔗 Інструменты штучнага інтэлекту без кода
Праглядзіце курыраваны спіс інструментаў без кода ў краме AI Assistant Store, якія робяць стварэнне з дапамогай штучнага інтэлекту даступным для ўсіх.
Перш за ўсё: што такое навучанне мадэлі штучнага інтэлекту? 🧠
Добра, паўза. Перш чым пагрузіцца ў пласты тэхнічнага жаргону, майце на ўвазе наступнае: навучанне мадэлі штучнага інтэлекту — гэта па сутнасці навучанне лічбавага мозгу распазнаваць заканамернасці і рэагаваць адпаведна.
нічога не разумее . Ні кантэксту. Ні эмоцый. Нават логікі, насамрэч. Яно «вучыцца», выкарыстоўваючы метады грубай сілы статыстычных ваг, пакуль матэматыка не супадзе з рэальнасцю. 🎯 Уявіце, што вы кідаеце дроцікі з завязанымі вачыма, пакуль адзін з іх не трапіць у яблычак. Затым паўтараеце гэта яшчэ пяць мільёнаў разоў, змяняючы вугал локця на адзін нанаметр кожны раз.
Гэта трэніроўка. Гэта не разумна. Гэта настойлівасць.
1. Вызначце сваю мэту, альбо памрыце, спрабуючы 🎯
Што вы спрабуеце вырашыць?
Не прапускайце гэта. Людзі робяць гэта — і ў выніку атрымліваюць мадэль Франкена, якая тэхнічна можа класіфікаваць пароды сабак, але ўпотай лічыць чыхуахуа хамякамі. Будзьце строга канкрэтнымі. «Вызначыць ракавыя клеткі па мікраскопных здымках» лепш, чым «заняцца медыцынскімі рэчамі». Расплывістыя мэты — гэта забойцы праектаў.
А яшчэ лепш сфармуляваць гэта як пытанне:
«Ці магу я навучыць мадэль выяўляць сарказм у каментарах на YouTube, выкарыстоўваючы толькі шаблоны эмодзі?» 🤔
Вось гэта трусіная нара, у якую варта трапіць.
2. Адкапайце дадзеныя (гэтая частка… змрочная) 🕳️🧹
Гэта самы працаёмкі, недаацэнены і духоўна знясільваючы этап: збор дадзеных.
Вы будзеце праглядаць форумы, скрабаць HTML, спампоўваць з GitHub недакладныя наборы дадзеных з дзіўнымі правіламі наймення, такімі як FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv . Вы будзеце задавацца пытаннем, ці парушаеце вы законы. Магчыма, так. Сардэчна запрашаем у навуку аб дадзеных.
А калі вы атрымаеце дадзеныя? Яны будуць бруднымі. 💩 Няпоўныя радкі. Памылкі ў назвах. Дублікаты. Збоі. Адна выява жырафа з надпісам «банан». Кожны набор дадзеных — гэта дом з прывідамі. 👻
3. Папярэдняя апрацоўка: куды паміраюць мары 🧽💻
Вы думалі, што прыбіранне ў пакоі — гэта дрэнна? Паспрабуйце папярэдне апрацаваць некалькі сотняў гігабайтаў неапрацаваных дадзеных.
-
Тэкст? Дадайце токены. Выдаліце стоп-словы. Апрацоўвайце эмодзі або памрыце. 😂
-
Выявы? Змяніць памер. Нармалізаваць значэнні пікселяў. Хвалявацца пра каляровыя каналы.
-
Аўдыё? Спектраграмы. Дастаткова сказана. 🎵
-
Часавыя шэрагі? Лепш спадзявацца, што вашы часавыя меткі не п'яныя. 🥴
Вы будзеце пісаць код, які будзе хутчэй выглядаць як прыбіральшчыцкі, чым інтэлектуальны. 🧼 Вы будзеце ўсё перадумваць. Кожнае рашэнне тут уплывае на ўсё далей. Ніякага ціску.
4. Выберыце сваю мадэльную архітэктуру (падрыхтуйце экзістэнцыяльны крызіс) 🏗️💀
Вось тут людзі і праяўляюць нахабства і спампоўваюць загадзя навучанага трансформера, быццам купляюць бытавую тэхніку. Але пачакайце: ці патрэбны вам Ferrari, каб дастаўляць піцу? 🍕
Выберыце зброю ў залежнасці ад вашай вайны:
| Тып мадэлі | Лепш за ўсё падыходзіць для | Плюсы | Мінусы |
|---|---|---|---|
| Лінейная рэгрэсія | Простыя прагнозы для бесперапынных значэнняў | Хуткі, інтэрпрэтаваны, працуе з невялікімі дадзенымі | Дрэнна падыходзіць для складаных адносін |
| Дрэвы рашэнняў | Класіфікацыя і рэгрэсія (таблічныя дадзеныя) | Лёгка візуалізаваць, маштабаванне не патрабуецца | Схільны да перанавучання |
| Выпадковы лес | Надзейныя таблічныя прагнозы | Высокая дакладнасць, апрацоўвае адсутныя дадзеныя | Павольней навучаецца, менш інтэрпрэтуецца |
| CNN (ConvNets) | Класіфікацыя малюнкаў, выяўленне аб'ектаў | Выдатна падыходзіць для прасторавых дадзеных, мае моцны фокус на шаблоны | Патрабуе шмат дадзеных і магутнасці графічнага працэсара |
| РНН / LSTM / ГРУ | Часовыя шэрагі, паслядоўнасці, тэкст (базавыя) | Апрацоўвае часовыя залежнасці | Праблемы з доўгатэрміновай памяццю (знікаючыя градыенты) |
| Трансфарматары (BERT, GPT) | Мова, зрок, мультымадальныя задачы | Найсучаснейшы, маштабуемы, магутны | Вельмі рэсурсаёмістыя, складаныя ў навучанні |
Не перашчыруйце. Хіба што вы тут проста каб пахіснуцца. 💪
5. Трэніровачны цыкл (дзе знікае здаровы розум) 🔁🧨
Цяпер становіцца дзіўна. Запускаеш мадэль. Яна пачынаецца глупа. Ну, «усе прагнозы = 0», глупа. 🫠
Тады... яно вучыцца.
З дапамогай функцый страт і аптымізатараў, зваротнага распаўсюджвання і градыентнага спуску ён карэктуе мільёны ўнутраных вагавых каэфіцыентаў, спрабуючы паменшыць яго памылковасць. 📉 Вы будзеце зацыклівацца на графіках. Вы будзеце крычаць на плато. Вы будзеце хваліць малюсенькія падзенні ў стратах праверкі, як быццам яны боскія сігналы. 🙏
Часам мадэль паляпшаецца. Часам яна ператвараецца ў бессэнсоўнасць. Часам яна пераўтвараецца ў праслаўлены магнітафон. 🎙️
6. Ацэнка: лічбы супраць інтуіцыі 🧮🫀
Тут вы праверыце гэта на нябачных дадзеных. Вы будзеце выкарыстоўваць такія паказчыкі, як:
-
Дакладнасць: 🟢 Добры базавы паказчык, калі вашы дадзеныя не скажоныя.
-
Дакладнасць / Паўнавартаснасць / Ацэнка F1: 📊 Крытычна важна, калі ілжываспрацоўваючыя вынікі шкодзяць.
-
ROC-AUC: 🔄 Выдатна падыходзіць для бінарных задач з эфектам крывой.
-
Матрыца блытаніны: 🤯 Назва дакладная.
Нават добрыя лічбы могуць маскіраваць дрэнныя паводзіны. Давярайце сваім вачам, сваёй інтуіцыі і сваім журналам памылак.
7. Разгортванне: таксама вядомае як Вызваленне Кракена 🐙🚀
Цяпер, калі гэта «працуе», вы аб'ядноўваеце яго. Захоўваеце файл мадэлі. Абгортваеце яго ў API. Докерызуеце яго. Запускаеце ў прадукцыйную версію. Што можа пайсці не так?
О, так, усё. 🫢
Будуць з'яўляцца памежныя выпадкі. Карыстальнікі будуць ламаць. Бярвёны будуць крычаць. Вы будзеце рамантаваць усё ў прамым эфіры і рабіць выгляд, што хацелі зрабіць гэта менавіта так.
Апошнія парады ад лічбавых акопаў ⚒️💡
-
Дадзеныя смецця = мадэль смецця. Кропка. 🗑️
-
Пачніце з малога, потым паступова павялічвайце маштаб. Маленькія крокі пераўзыходзяць імклівыя поспехі. 🚶♂️
-
Правер усё. Ты пашкадуеш, што не захаваў тую адну версію.
-
Пішыце нядбайныя, але сумленныя нататкі. Пазней вы сабе падзякуеце.
-
Праверце сваю інтуіцыю з дапамогай дадзеных. Ці не. Залежыць ад дня.
Навучанне мадэлі штучнага інтэлекту падобнае на адладку ўласнай празмернай самаўпэўненасці.
Вы лічыце сябе разумным, пакуль яно не зламаецца без прычыны.
Вы думаеце, што яно гатовае, пакуль не пачне прадказваць кітоў у наборы дадзеных пра абутак. 🐋👟
Але калі ўсё становіцца зразумела — калі мадэль сапраўды разумее — гэта падобна на алхімію. ✨
І што? Вось чаму мы працягваем гэта рабіць.