Важный нюанс заключается в том, что нейросети обучаются на больших коллекциях данных, а их нужно где-то взять. Поэтому основная часть работы специалистов по ML — это сбор данных, очистка их от ненужного, не влияющего ни на что «белого шума» и правильная разметка. Зачем бизнесу нейросети и можно ли освоить ML без математической подготовки. Вы также можете воспользоваться услугами партнёров Yandex Cloud, чтобы подобрать технологию для решения задач своего бизнеса.
Машина путем перебора массива данных, совершая ошибки и пробуя заново, нашла оптимальные варианты движения для двух моделей. Также необходимо знать какой-нибудь язык программирования (любой, но предпочтительнее Python) и базы данных – это лишь инструменты, поэтому они не играют первую скрипку. Машинное обучение проще, чем может показаться на первый взгляд, но для работы над ним требуются определенные навыки. Прежде всего, нужно знать английский язык в достаточной степени, чтобы читать документацию и общаться с другими специалистами. Если латынь – это язык науки, то английский – язык программирования. Она состоит из сетей G и D – первая на основе реальных изображений генерирует образцы, а вторая пытается отличить подлинные образцы от неправильных.
Поэтому теперь дата-сайентист, помимо кода инференса, должен написать код тренировки модели. После этого он может либо запускать дообучение вручную, либо поставить его на расписание. На схеме выше показано, как выглядел наш стартовый MLOps-процесс с точки зрения инструментов и инфраструктуры. Данные мы хранили (и до сих пор храним) в HDFS/Hive, эксперименты проводили в Jupyter Notebook на Edge-нодах хадупа, модели складывали и версионировали тоже на HDFS, код — в Gitlab, а Docker-образы — в Nexus. Оркестрировал у нас все джобы Airflow в K8s с помощью KubernetesPodOperator.
Модели значения цикла обслуживания заказчика также повышают эффективность таргетирования, а значит, привлечения новых ценных заказчиков.
Они различаются по языку программирования (Python, Cython, C, C++, CUDA, Java), операционным системам (Linux, Mac OS, Windows) и тому, какие задачи можно решить с их помощью. Необычайный успех machine learning привел к тому, что исследователи и эксперты в области ИИ сегодня по умолчанию выбирают этот метод для решения задач. Машинное обучение помогает извлекать добавочную стоимость из огромных объемов данных, доступных сегодня компаниям. Однако неэффективные процессы могут помешать компании реализовать его полный потенциал. Методы глубокого изучения, такие как нейросети, часто используются для классификации образов. Они хорошо определяют наиболее важные характеристики изображения даже при наличии вторичных факторов.
Ансамбли — способ, при котором несколько нестабильных методов машинного обучения объединяют для исправления ошибок друг друга. Самые старые и простые методы машинного обучения с середины XX века, которые изначально применяли для поиска закономерностей в цифрах и расчёта близости точек в пространстве. То есть на основе входных данных вычислительная система вырабатывает некое подобие аналитического мышления. Она считывает данные, как-то их классифицирует, видит закономерности и запоминает. Затем нужно налечь на математику, уделив особое внимание алгоритмам – именно они играют ключевую роль в машинном обучении.
Некоторые описывают это как автономное обучение, которое имеет все преимущества контролируемого, но без работы, необходимой для маркировки данных. Свои успешные пайплайны работы есть также для уже упомянутых текстов, звука, изображений, видео, графов. Важно, чтобы их было достаточно много и чтобы они были достаточно Что такое машинное обучение качественными. Некоторые проекты приходится откладывать на неопределённый срок из-за того, что просто невозможно собрать данные. Да, но к нему следует подходить как к проекту масштаба предприятия, а не просто как к обновлению ИТ-системы. Интеллектуальные технологии SAP, включая ИИ и машинное обучение, в действии.
И здесь мы стремимся к тому, чтобы в проде модель использовала такие же данные, с такими же преобразованиями, на которых дата-сайентист проводил обучение. На этом моменте зачастую возникает множество ошибок, поэтому этап создания признаков для модели в production рекомендую тщательно валидировать. На схеме выше видно, что Model Registry является своеобразным разделителем между этапом разработки модели и этапом ее внедрения в production.
На протяжении этого этапа нужно параллельно обработать большое количество образцов. На данный момент для этой цели нет альтернативы графическим процессорам GPU, в подавляющем большинстве случаев используют GPU Nvidia. Для работы обученной нейронной сети могут быть использованы обычные высокопроизводительные процессоры CPU. Это распределение функций между типами процессоров вскоре может претерпеть существенные изменения.
В дальнейшем обученный алгоритм можно перенастроить на решение других задач. Благодаря развитию технологий машинного обучения Яндекс Музыка научилась самостоятельно находить и добавлять в плейлист песни, которые могут вам понравиться. Сервис анализирует ваши предпочтения, а ещё предпочтения миллионов других пользователей, вкусы которых могут быть похожи на ваши или отличаться. Это развитие технологии, которую когда‑то придумал Netflix и которая полностью изменила логику потребления контента в современном мире. В этом примере станции — это нейроны, улицы, вдоль которых они расположены — слои, а наборы игрушек — данные.
Deep Learning — это способ обозначения более глубоких методов обучения с огромным количеством признаков. Машина учится также, пытаясь на разных примерах найти признаки, по которым одно можно отличить от другого. Этих признаков может быть огромное количество, и этот параметр отличает глубокое обучение от «обычного». Более сложный подход, при котором модель обучается сама методом проб и ошибок. Задача алгоритма — минимизировать количество ошибок, поэтому последовательность успешных решений и все неправильные решения фиксируются. В дискуссиях об искусственном интеллекте вообще и о машинном обучении в частности обычно смешиваются нейросети, машинное и глубокое обучение.
Например, нейросети различают ракурс, уровень освещения, масштаб или помехи и могут корректировать характеристики изображения, чтобы обеспечить максимально качественный результат. За последние два-три года некоторые крупные российские банки кратно увеличили темпы цифровизации бизнес-процессов и услуг. В качестве высокотехнологичной альтернативы пластиковым картам вырос объем выпуска виртуальных дебетовых и кредитных карт, появилась возможность оплаты через QR-коды. Причем этот способ считается как более быстрым, так и безопасным. В 2021 году сумма платежей с оплатой по QR-коду возросла более чем в 30 раз по сравнению с предыдущим годом. Цифровизация заметно повлияла на многие сферы, в том числе финансовую.
ML открывает новые возможности для компьютеров в решении задач, ранее выполняемых человеком, и обучает компьютерную систему составлению точных прогнозов при вводе данных. Оно стимулирует рост потенциала искусственного интеллекта, являясь его незаменимым помощником, а в представлении многих даже синонимом. Бывает, что невозможно собрать полную информацию по каждому объекту. Тогда алгоритмы машинного обучения будут искать закономерности среди имеющихся вводных. Часто трудно провести границу между разработчиком и исследователем данных. Иногда разработчики синтезируют данные из модели машинного обучения, а исследователи данных участвуют в разработке решений для конечного пользователя.
Подключение распределённых вычислений (Spark, Nirvana) также упрощает процесс обучения моделей ИИ. Допустим, есть множество однотипных задач, в которых известны условие и правильный ответ (или несколько ответов). Это может быть набор изображений качественных и некачественных деталей на производстве. Нейросеть принимает на вход условие задачи — выбраковку некачественных деталей, пропускает данные сквозь чёрный ящик и даёт на выходе какой‑то ответ. Машинное обучение выглядит как поиск условий, при которых обучаемая модель в подавляющем большинстве случаев начинает выдавать корректные ответы. Для Deep Learning используют огромные датасеты и выделяют много ресурсов.
В модель можно загружать дополнительные параметры, которые будут влиять на обработку входных данных. Машинное обучение строится так, чтобы добиться максимальной частоты корректных ответов на выходе из модели путём подбора параметров. Когда определены нужные параметры, можно заставить машину верно решать аналогичные задачи, даже если она не знает правильных ответов к ним. Подход, при котором машине заранее дают понять, какой ответ будет считаться правильным. Под учителем здесь понимается обучающая выборка с размеченными нужным образом данными либо тот, кто указывает правильные ответы в процессе обучения. На основе предоставленных учителем данных машина сама находит и определяет признаки, позволяющие ей, условно, отличить кошку от собаки или мужчину от женщины.
