Neizliksimies, ka tas ir vienkārši. Ikviens, kurš saka “vienkārši apmāci modeli”, it kā tas būtu vāroši makaroni, vai nu to nav darījis, vai arī kāds cits ir cietis no viņa sliktākajām daļām. Jūs ne tikai “apmācat mākslīgā intelekta modeli”. Jūs audzināt . Tas drīzāk ir kā audzināt grūtu bērnu ar bezgalīgu atmiņu, bet bez instinktiem.
Un dīvainā kārtā tas padara to diezgan skaistu. 💡
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 10 labākie mākslīgā intelekta rīki izstrādātājiem — palieliniet produktivitāti, kodējiet gudrāk, veidojiet ātrāk.
Iepazīstieties ar visefektīvākajiem mākslīgā intelekta rīkiem, kas palīdz izstrādātājiem racionalizēt darbplūsmas un paātrināt izstrādes procesu.
🔗 Labākie mākslīgā intelekta rīki programmatūras izstrādātājiem — labākie mākslīgā intelekta darbināmie kodēšanas palīgi.
Mākslīgā intelekta rīku apkopojums, kas jāzina katram izstrādātājam, lai uzlabotu koda kvalitāti, ātrumu un sadarbību.
🔗 Mākslīgā intelekta rīki bez koda
Pārlūkojiet AI Assistant Store atlasīto rīku bez koda sarakstu, kas padara būvēšanu ar mākslīgo intelektu pieejamu ikvienam.
Vispirms svarīgākais: Kas ir mākslīgā intelekta modeļa apmācība? 🧠
Labi, pauze. Pirms iedziļināties tehnoloģiju žargona slāņos, ziniet sekojošo: mākslīgā intelekta modeļa apmācība būtībā nozīmē iemācīt digitālajām smadzenēm atpazīt modeļus un attiecīgi reaģēt.
neko nesaprot . Ne kontekstu. Ne emocijas. Pat ne loģiku. Tas "mācās", brutāli uzspiežot statistiskos svarus, līdz matemātika sakrīt ar realitāti. 🎯 Iedomājieties, ka metat šautriņas aizsietām acīm, līdz viena trāpa mērķī. Tad dariet to vēl piecus miljonus reižu, katru reizi pielāgojot elkoņa leņķi par vienu nanometru.
Tā ir apmācība. Tā nav gudra. Tā ir neatlaidība.
1. Definējiet savu mērķi vai mirsiet mēģinot 🎯
Ko jūs mēģināt atrisināt?
Neizlaidiet šo. Cilvēki to dara — un galu galā izveido Frankena modeli, kas tehniski var klasificēt suņu šķirnes, bet slepeni domā, ka čivavas ir kāmji. Esiet nežēlīgi konkrēti. “Identificēt vēža šūnas no mikroskopa attēliem” ir labāk nekā “nodarboties ar medicīnu”. Neskaidri mērķi ir projektu nogalinātāji.
Vēl labāk, formulējiet to kā jautājumu:
“Vai es varu apmācīt modeli sarkasma atpazīšanai YouTube komentāros, izmantojot tikai emocijzīmju modeļus?” 🤔
Tā nu gan ir truša bedre, kurā ir vērts iekrist.
2. Izrokiet datus (šī daļa ir… drūma) 🕳️🧹
Šī ir laikietilpīgākā, nepietiekami glamorizētā un garīgi nogurdinošākā fāze: datu vākšana.
Jūs ritināsiet forumus, nokasīsiet HTML, lejupielādēsiet aizdomīgus datu kopumus no GitHub ar dīvainām nosaukumu piešķiršanas konvencijām, piemēram, FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv . Jūs domāsiet, vai nepārkāpjat likumus. Varbūt pārkāpsiet. Laipni lūdzam datu zinātnē.
Un, kad dati ir iegūti? Tie ir netīri. 💩 Nepilnīgas rindas. Nepareizi uzrakstītas etiķetes. Dublikāti. Kļūmes. Viens žirafes attēls ar apzīmējumu "banāns". Katrs datu kopums ir spoku māja. 👻
3. Priekšapstrāde: Kur sapņi mirst 🧽💻
Domājāt, ka istabas uzkopšana ir slikta? Pamēģiniet apstrādāt dažus simtus gigabaitu neapstrādātu datu.
-
Īsziņa? Tokenizējiet to. Noņemiet pieturas vārdus. Izmantojiet emocijzīmes vai mirstiet mēģinot. 😂
-
Attēli? Mainīt izmērus. Normalizēt pikseļu vērtības. Uztraukties par krāsu kanāliem.
-
Audio? Spektrogrammas. Pietiek pateikts. 🎵
-
Laika rindas? Cerams, ka jūsu laika zīmogi nav piedzērušies. 🥴
Tu rakstīsi kodu, kas šķitīs drīzāk apkopējs, nevis intelektuāls. 🧼 Tu visu apšaubīsi. Katrs lēmums šeit ietekmē visu tālāko. Nav spiediena.
4. Izvēlieties savu modeļa arhitektūru (eksistenciālās krīzes indikators) 🏗️💀
Te nu cilvēki kļūst iedomīgi un lejupielādē iepriekš apmācītu transformatoru tā, it kā viņi pirktu ierīci. Bet pagaidi: vai picas piegādei ir nepieciešams Ferrari? 🍕
Izvēlieties ieroci, pamatojoties uz savu karu:
| Modeļa tips | Vislabāk piemērots | Plusi | Mīnusi |
|---|---|---|---|
| Lineārā regresija | Vienkāršas prognozes par nepārtrauktām vērtībām | Ātrs, interpretējams, darbojas ar nelieliem datiem | Slikts sarežģītām attiecībām |
| Lēmumu koki | Klasifikācija un regresija (tabulārie dati) | Viegli vizualizējams, nav nepieciešama mērogošana | Nosliece uz pārspīlētu pielāgošanos |
| Nejaušs mežs | Stabilas tabulāras prognozes | Augsta precizitāte, apstrādā trūkstošos datus | Lēnāk apmācāms, mazāk interpretējams |
| CNN (ConvNets) | Attēlu klasifikācija, objektu noteikšana | Lieliski piemērots telpiskajiem datiem, spēcīgai modeļu fokusēšanai | Nepieciešams daudz datu un GPU jaudas |
| RNN / LSTM / GRU | Laikrindas, secības, teksts (pamata) | Apstrādā laika atkarības | Cīņas ar ilgtermiņa atmiņu (izzūdoši gradienti) |
| Transformatori (BERT, GPT) | Valoda, redze, multimodāli uzdevumi | Mūsdienīgs, mērogojams, jaudīgs | Ļoti resursietilpīgs, sarežģīts apmācībā |
Nepārspīlējiet. Ja vien neesat šeit tikai tāpēc, lai pielāgotos. 💪
5. Treniņu aplis (kur zūd veselais saprāts) 🔁🧨
Tagad kļūst dīvaini. Palaižat modeli. Tas sākas muļķīgi. Piemēram, "visas prognozes = 0", muļķīgi. 🫠
Tad... tas mācās.
Izmantojot zaudējumu funkcijas un optimizētājus, atpakaļizplatīšanu un gradienta nolaišanos, tas pielāgo miljoniem iekšējo svaru, cenšoties samazināt savas kļūdas. 📉 Jūs apsēsti ar grafikiem. Jūs kliegsiet par plato. Jūs slavēsiet sīkus kritumus validācijas zudumos, it kā tie būtu dievišķi signāli. 🙏
Dažreiz modelis uzlabojas. Dažreiz tas sabrūk muļķībās. Dažreiz tas pārāk labi iederas un kļūst par pagodinātu magnetofonu. 🎙️
6. Vērtējums: skaitļi pretstatā intuīcijai 🧮🫀
Šeit jūs to pārbaudīsiet, salīdzinot ar neredzamiem datiem. Jūs izmantosiet tādus rādītājus kā:
-
Precizitāte: 🟢 Labs atskaites punkts, ja dati nav sagrozīti.
-
Precizitāte / Atgādināšana / F1 rādītājs: 📊 Kritiski svarīgs, ja kļūdaini pozitīvi rezultāti rada sāpes.
-
ROC-AUC: 🔄 Lieliski piemērots bināriem uzdevumiem ar līkņu drāmu.
-
Apjukuma matrica: 🤯 Nosaukums ir precīzs.
Pat labi skaitļi var maskēt sliktu uzvedību. Uzticieties savai redzei, intuīcijai un kļūdu žurnāliem.
7. Izvietošana: jeb Kraken atbrīvošana 🐙🚀
Tagad, kad tas “darbojas”, jūs to apkopojat. Saglabājat modeļa failu. Ietiniet to API. Dokerizējat to. Ievietojiet to ražošanas vidē. Kas varētu noiet greizi?
Ak, pareizi — viss. 🫢
Parādīsies nelabvēlīgi gadījumi. Lietotāji to salabos. Žurnāli kliegs. Jūs labosiet lietas tiešraidē un izliksieties, ka to gribējāt izdarīt tieši tā.
Noslēguma padomi no digitālajiem ierakumiem ⚒️💡
-
Atkritumu dati = atkritumu modelis. Punkts. 🗑️
-
Sāc ar mazumiņu, tad mērogo. Mazi solīši pārspēj īstus kadrus. 🚶♂️
-
Pārbaudiet visu. Jūs nožēlosiet, ka nesaglabājāt šo vienu versiju.
-
Raksti nekārtīgas, bet godīgas piezīmes. Vēlāk tu sev pateiksies.
-
Pārbaudiet savu intuīciju ar datiem. Vai nē. Atkarībā no dienas.
Mākslīgā intelekta modeļa apmācība ir līdzīga savas pārlieku ... tiražēt
savas
pārliecības par savu unikālo formu. 🐋👟
Bet, kad tas noklikšķ — kad modelis to tiešām saņem —, tā ir kā alķīmija. ✨
Un tas? Tāpēc mēs to turpinām darīt.