Laicky řečeno, nácvik modelu umělé inteligence je proces, kdy počítačový program prochází kroky k získání inteligence. Nepřetržité vylepšování procesu vám dává model umělé inteligence schopný přijímat rozhodnutí nebo provádět úkoly s malým nebo žádným zásahem.
Počítačový program (nebo model umělé inteligence) je souhrnem algoritmů schopných učit se trávením upravených datových sad. Chcete-li tedy trénovat model AI, potřebujete přístup k modelu AI a datové sadě – nemluvě také o přístupu k výkonnému počítači.
Máte možnost používat open-source modely umělé inteligence a datové sady. Případně můžete vytvořit model AI nebo upravit vlastní datové sady, pokud máte prostředky. Pokud jde o stroj, na kterém budete model AI trénovat, je lepší si pronajmout servery pro strojové učení.
Co zahrnuje školení modelů AI? (Proces)
1. Sběr dat
Jak již bylo zmíněno, existují open-source datové sady připravené k použití. Open source datové sady jsou připraveny pro konkrétní domény. Ano, mohou vám ušetřit námahu a čas se sběrem dat. Ale nemusí dokonale odpovídat vašim potřebám. Zde jsou alternativní taktiky sběru dat:
1. Vnitropodnikový sběr dat
Pokud máte přístup k interním firemním datům, můžete shromažďovat data z databází, datových protokolů, CRM systémů nebo analýzy webových stránek. Vnitropodnikový sběr dat vám poskytuje přístup k chráněným informacím a kontrolu nad kvalitou dat.
2. Crowdsourcing
Pokud máte rozpočet, můžete data hromadně získávat. Crowdsourcing zahrnuje definování kvalit dat, která potřebujete, a pověření veřejnosti vyhledáním dat. Touto cestou získáte přístup k datům z různých zdrojů a větší kontrolu.
3. Automatizovaný sběr dat
Automatizovaný sběr dat je relativně dostupnou alternativou crowdsourcingu a interního sběru dat.
Pro automatizaci procesu shromažďování dat byste měli vědět jak používat AI pro web scraping. Web scraping je proces získávání dat z webových stránek pomocí různých nástrojů. Automatizace eliminuje potřebu ručního shromažďování, což je samo o sobě nepraktické, pokud jde o trénování modelu AI.
Bez ohledu na techniku sběru dat zajistěte, aby vaše data byla relevantní, přesná, konzistentní, reprezentativní a úplná. Taková data zvyšují přesnost modelu AI, snižují zkreslení a zvyšují důvěru uživatelů v model AI.
2. Správa dat
S vaší bohatou datovou sadou v ruce pokračujte k ověření dat. Zkontrolujte, zda je relevantní, úplný, konzistentní, reprezentativní a přesný. Ke kontrole nedokonalostí dat můžete použít různá řešení, jako jsou automatizovaná potrubí.
Po ověření dat můžete nyní data upravovat. Správa dat zahrnuje přípravu dat tak, aby odpovídala požadavkům na konkrétní mechanismus učení, který model AI používá.
Dříve jsme se dotkli skutečnosti, že modely umělé inteligence se skládají z různých algoritmů učení. Studna, tyto algoritmy spadají pod specifické techniky učení AI. A každá technika učení vyžaduje, abyste data prezentovali specifickým způsobem.
Pojďme prozkoumat správu dat pro tyto techniky učení AI:
1. Řízené/řízené učení
Model umělé inteligence obsahující algoritmy, které se učí prostřednictvím učení pod dohledem, má za cíl předvídat nebo klasifikovat nové datové body.
Představte si učitele s označenými kartami obsahujícími obrázky různých zvířat. Studenti se učí spojováním štítku s fotografií, což jim umožňuje identifikovat zvířata, kdykoli je spatří. Tak funguje učení pod dohledem.
Chcete-li tedy spravovat data pro model umělé inteligence naplněný algoritmy učení pod dohledem, měli byste svá data označit. Také se ujistěte, že jednotky jsou konzistentní, odstraňte nesprávné hodnoty a zpracujte chybějící hodnoty.
Poté rozdělte upravená data do školicích, ověřovacích a testovacích sad. Tréninkovou sadu použijete k trénování modelu AI, ověřovací sadu k vyhodnocení výkonu a testovací sadu k posouzení finálního modelu.
2. Učení bez dozoru (objevování vzorců)
Pro učení bez dozoru je cílem modelu umělé inteligence odhalit základní struktury, seskupit podobná data a odhalit vzorce bez pomoci štítků. Model musí porozumět datům tím, že najde podobnosti a porozumí funkcím, které definují konkrétní soubor dat.
Zde musíte svá data seskupovat na základě funkcí. To pomůže modelu AI navigovat a učit se z neoznačených dat.
3. Posílení učení (učení interakcí)
Posílení učení Modely umělé inteligence se učí zkoumáním specifik úkolu v definovaném prostředí a prováděním funkcí metodou pokusů a omylů. Provádíte model prostřednictvím odměn a trestů. Dobrým příkladem je herní model umělé inteligence. Učí se hraním a přijímáním zpětné vazby (prohry nebo odměny).
Pro posílení učení byste měli simulovat prostředí, se kterým bude model AI interagovat. Definujte pravidla a simulujte interakce.
Musíte také definovat požadované chování a odměny (negativní i pozitivní odměny). Pamatujte, že vyvážení odměn udržuje model motivovaný. Také byste měli definovat a vyvážit politiku těžby a průzkumu.
4. Hluboké učení (neuronové sítě a další)
Hluboké učení je pokročilý mechanismus učení, který pohání model umělé inteligence se schopností zvládnout sofistikované aktivity. Modely Deep learning AI mohou například skládat hudbu, rozumět jazyku nebo rozpoznávat obrázky.
Modely umělé inteligence s algoritmy hlubokého učení vyžadují, abyste shromažďovali data ve velkém měřítku na základě toho, co chcete, aby model dělal. Data mohou zahrnovat zvukové klipy pro model generující hudbu, obrázky pro model rozpoznávání obrazu a textové dokumenty pro model generující text.
Protože algoritmy hlubokého učení využívají více vrstev učení, vaším cílem je mít různé verze velkých souborů dat. Chcete-li například trénovat model rozpoznávání obrázků, měli byste také získat oříznuté, převrácené a otočené obrázky.
3. Zavádění upravených dat modelu AI a iterativní zpřesňování
Po správě dat na základě techniky učení modelu umělé inteligence vložte data do modelu umělé inteligence. Model se učí na základě algoritmů, se kterými je sestaven.
Během fáze učení byste měli prozkoumat možnosti modelu, abyste jej mohli doladit. Bez iterace se model nemůže přizpůsobit měnícím se datům a nemůže zlepšit svůj výkon, když je vystaven jiným sadám dat.
Závěrečná slova
Pokud jste si to ještě neuvědomili, trénink modelu AI je srdcem umělé inteligence. Bez něj by neexistovaly systémy schopné provozu bez našeho zásahu, jako jsou systémy rozpoznávání obrazu nebo detekce. Když se tedy budete neustále učit a prozkoumávat prostor umělé inteligence, snažte se lépe porozumět optimalizaci různých školení s modelem umělé inteligence.