16 октября 2025 г.
Узнайте, как шаг за шагом обучить модель искусственного интеллекта с помощью этого краткого руководства для начинающих. Откройте для себя основные рабочие процессы, наборы данных и инструменты для начала работы.
ChatGPT, генераторы изображений и другие инструменты искусственного интеллекта (ИИ) становятся неотъемлемой частью повседневной жизни в школах, на рабочих местах и даже на наших личных устройствах. Но задумывались ли вы когда-нибудь, как они работают на самом деле?
В основе этих систем лежит процесс, называемый обучением, в ходе которого модель искусственного интеллекта учится на большом количестве данных распознавать закономерности и принимать решения. В течение многих лет обучение модели ИИ было очень сложным процессом, и хотя он остается сложным, он стал гораздо более доступным.
Для этого требовались мощные компьютеры, способные обрабатывать огромные объемы данных, а также специализированные наборы данных, которые должны были собирать и маркировать эксперты. Создание подходящей среды, установка фреймворков и проведение экспериментов отнимали много времени, средств и сил.
Сегодня инструменты с открытым исходным кодом, простые в использовании платформы и доступные наборы данных значительно упростили этот процесс. Студенты, инженеры, энтузиасты ИИ, специалисты по исследованию данных и даже новички теперь могут экспериментировать с обучением моделей, не нуждаясь в продвинутом оборудовании или глубоких знаниях.
В этой статье мы расскажем о том, как обучить модель искусственного интеллекта, объясним каждый этап процесса и поделимся лучшими практиками. Давайте начнем!
Обучение модели ИИ предполагает обучение компьютерной системы на примерах, а не предоставление ей списка правил, которым она должна следовать. Вместо того чтобы говорить "если это, то это", мы показываем ей множество данных и позволяем самостоятельно выявить закономерности.
В основе этого процесса лежат три ключевых компонента, работающих вместе: набор данных, алгоритм и процесс обучения. Набор данных - это информация, которую изучает модель.
Алгоритм - это метод, который помогает ему учиться на данных, а процесс обучения - это то, как он постоянно практикуется, делает прогнозы, выявляет ошибки и каждый раз совершенствуется.
Важной частью этого процесса является использование обучающих и проверочных данных. Обучающие данные помогают модели изучать закономерности, а валидационные данные, отдельная часть набора данных, используются для проверки того, насколько хорошо модель обучается. Валидация позволяет убедиться, что модель не просто запоминает примеры, а может делать надежные прогнозы на новых, еще не изученных данных.
Например, модель, обученная ценам на жилье, может использовать такие детали, как местоположение, размер, количество комнат и тенденции развития района, чтобы предсказать стоимость недвижимости. Модель изучает исторические данные, выявляет закономерности и учится тому, как эти факторы влияют на цену.
Аналогично, модель компьютерного зрения может быть обучена на тысячах помеченных изображений, чтобы отличать кошек от собак. Каждое изображение учит модель распознавать формы, текстуры и особенности, такие как уши, узор шерсти или хвосты, которые отличают одну кошку от другой. В обоих случаях модель обучается, анализируя обучающие данные, проверяя свою работу на невидимых примерах и уточняя свои предсказания с течением времени.
Давайте подробнее рассмотрим, как на самом деле работает обучение модели.
Когда обученная модель искусственного интеллекта используется для прогнозирования, она получает новые данные, например изображение, предложение или набор цифр, и выдает результат на основе того, чему она уже научилась. Это называется умозаключением, что означает, что модель применяет полученные в ходе обучения знания для принятия решений или прогнозов на основе новой информации.
Однако прежде чем модель сможет эффективно делать выводы, ее необходимо обучить. Обучение - это процесс, в ходе которого модель учится на примерах, чтобы впоследствии распознавать закономерности и делать точные прогнозы.
Во время обучения мы подаем модели помеченные примеры. Например, изображение кошки с правильной меткой "кошка". Модель обрабатывает входные данные и генерирует предсказание. Затем ее вывод сравнивается с правильной меткой, и разница между ними вычисляется с помощью функции потерь. Величина потерь представляет собой ошибку предсказания модели или то, насколько ее выходной сигнал отличается от желаемого результата.
Чтобы уменьшить эту ошибку, модель полагается на оптимизатор, такой как стохастический градиентный спуск (SGD) или Adam. Оптимизатор регулирует внутренние параметры модели, называемые весами, в направлении, минимизирующем потери. Эти веса определяют, насколько сильно модель реагирует на различные признаки в данных.
Этот процесс - составление прогноза, вычисление потерь, обновление весов и повторение - происходит в течение многих итераций и эпох. С каждым циклом модель совершенствует свое понимание данных и постепенно уменьшает ошибку предсказания. При эффективном обучении потери в конечном итоге стабилизируются, что часто свидетельствует о том, что модель усвоила основные закономерности, присутствующие в обучающих данных.
Обучение модели искусственного интеллекта может показаться сложным на первый взгляд, но если разбить этот процесс на простые этапы, то понять его будет гораздо проще. Каждый этап опирается на предыдущий, помогая вам перейти от идеи к работающему решению.
Далее мы рассмотрим основные этапы, на которых могут сосредоточиться новички: определение сценария использования, сбор и подготовка данных, выбор модели и алгоритма, настройка среды, обучение, проверка и тестирование, а также развертывание и итерации.
Первым шагом в обучении модели ИИ является четкое определение проблемы, которую вы хотите решить с помощью ИИ. Без четко поставленной цели процесс может легко потерять фокус, и модель может не дать значимых результатов. Вариант использования - это просто конкретный сценарий, в котором модель должна делать прогнозы или классификации.
Например, в компьютерном зрении- отрасли искусственного интеллекта, позволяющей машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, - распространенной задачей является обнаружение объектов. Это может применяться в различных областях, таких как идентификация товаров на полках, мониторинг дорожного движения или обнаружение дефектов в производстве.
Аналогичным образом, в финансах и управлении цепочками поставок модели прогнозирования помогают предсказать тенденции, спрос или будущие показатели. Кроме того, в обработке естественного языка (NLP) классификация текста позволяет системам сортировать электронные письма, анализировать отзывы клиентов или определять настроения в отзывах.
В целом, когда вы начинаете с четкой цели, становится гораздо проще выбрать правильный набор данных, метод обучения и модель, которая будет работать лучше всего.
После того как вы определились с конкретной задачей, следующий шаг - сбор данных. Данные для обучения - это основа любой модели ИИ, и качество этих данных напрямую влияет на производительность модели. Важно помнить, что данные - это основа обучения модели, и система ИИ хороша лишь настолько, насколько хороши данные, на которых она учится. Предвзятость или пробелы в этих данных неизбежно повлияют на ее прогнозы.
Тип собираемых данных зависит от цели использования. Например, для анализа медицинских изображений требуются сканы высокого разрешения, а для анализа настроений - тексты из отзывов или социальных сетей. Эти данные могут быть получены из открытых наборов данных, которыми делится исследовательское сообщество, внутренних баз данных компании или с помощью различных методов сбора, таких как скраппинг или данные датчиков.
После сбора данные можно подвергнуть предварительной обработке. Это включает в себя очистку ошибок, стандартизацию форматов и маркировку информации, чтобы алгоритм мог на ней учиться. Очистка или предварительная обработка данных обеспечивает точность и надежность набора данных.
Когда данные готовы, следующий шаг - выбор правильной модели и метода обучения. Методы машинного обучения обычно делятся на три категории: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.
В контролируемом обучении модели обучаются на основе маркированных данных и используются для решения таких задач, как прогнозирование цен, распознавание изображений или классификация электронной почты. В отличие от этого, неконтролируемое обучение работает с неразмеченными данными для поиска скрытых закономерностей или группировок, например для кластеризации клиентов или выявления тенденций. В то время как обучение с подкреплением обучает агента с помощью обратной связи и вознаграждений, оно широко используется в робототехнике, играх и автоматизации.
На практике этот этап тесно связан со сбором данных, поскольку тип выбранной вами модели часто зависит от имеющихся данных, а данные, которые вы собираете, обычно определяются требованиями модели.
Можно считать, что это классический вопрос о курице и яйце; что будет первым, зависит от вашего приложения. Иногда у вас уже есть данные, и вы хотите найти лучший способ их использования. В других случаях вы начинаете с решения проблемы и должны собрать или создать новые данные, чтобы эффективно обучить модель.
Предположим, что в данном случае у вас уже есть набор данных и вы хотите выбрать наиболее подходящую модель для контролируемого обучения. Если ваши данные состоят из чисел, вы можете обучить регрессионную модель, чтобы предсказать такие результаты, как цены, продажи или тенденции.
Аналогично, если вы работаете с изображениями, вы можете использовать модель компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11 или Ultralytics YOLO26, которая поддерживает такие задачи, как сегментация экземпляров и обнаружение объектов.
С другой стороны, если ваши данные - это текст, лучшим выбором может стать языковая модель. Как же решить, какой метод обучения или алгоритм использовать? Это зависит от нескольких факторов, включая размер и качество вашего набора данных, сложность задачи, доступные вычислительные ресурсы и уровень точности, который вам необходим.
Чтобы узнать больше об этих факторах и изучить различные концепции ИИ, загляните в раздел "Руководства" нашего блога.
Настройка правильного окружения - важный шаг перед обучением модели искусственного интеллекта. Правильная настройка поможет обеспечить бесперебойное и эффективное проведение экспериментов.
Вот основные аспекты, которые необходимо учитывать:
Когда среда готова, пора приступать к обучению. Это этап, на котором модель обучается на основе вашего набора данных, распознавая закономерности и совершенствуясь с течением времени.
Обучение заключается в многократном предъявлении данных модели и корректировке ее внутренних параметров до тех пор, пока ее прогнозы не станут более точными. Каждый полный проход по набору данных называется эпохой.
Чтобы повысить производительность, можно использовать такие методы оптимизации, как настройка гиперпараметров. Настройка таких параметров, как скорость обучения, размер партии или количество эпох, может существенно повлиять на то, насколько хорошо обучается ваша модель.
На протяжении всего обучения важно отслеживать прогресс с помощью показателей эффективности. Такие показатели, как точность, прецизионность, запоминание и потери, показывают, улучшается ли модель или нуждается в корректировке. Большинство библиотек машинного обучения и ИИ включают в себя панели и визуальные инструменты, которые позволяют легко отслеживать эти показатели в режиме реального времени и выявлять потенциальные проблемы на ранней стадии.
После обучения модели ее можно оценить и проверить. Для этого необходимо протестировать ее на данных, которые она раньше не видела, чтобы проверить, сможет ли она справиться с реальными сценариями. Вам может быть интересно, откуда берутся эти новые данные.
В большинстве случаев перед обучением набор данных делится на три части: обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор. На обучающем наборе модель учится распознавать закономерности в данных.
С другой стороны, валидационный набор используется в процессе обучения для точной настройки параметров и предотвращения чрезмерной подгонки (когда модель слишком хорошо усваивает обучающие данные и плохо работает на новых, неизвестных данных).
И наоборот, тестовый набор используется для оценки того, насколько хорошо модель работает на совершенно незнакомых данных. Если модель демонстрирует стабильно высокие результаты как на проверочном, так и на тестовом множестве, это свидетельствует о том, что она не просто запомнила примеры, а выучила значимые закономерности.
После того как модель была проверена и протестирована, ее можно развернуть для реального использования в реальном мире. Это означает, что модель можно использовать, чтобы она могла делать прогнозы в реальном мире. Например, обученная модель может быть интегрирована в веб-сайт, приложение или машину, где она может обрабатывать новые данные и автоматически выдавать результаты.
Модели могут быть развернуты различными способами в зависимости от приложения. Некоторые модели распространяются через API, которые представляют собой простые программные соединения, позволяющие другим приложениям получать доступ к прогнозам модели. Другие размещаются на облачных платформах, где их можно легко масштабировать и управлять ими в режиме онлайн.
В некоторых случаях модели работают на периферийных устройствах, таких как камеры или датчики. Такие модели делают прогнозы локально, не завися от интернет-соединения. Оптимальный метод развертывания зависит от конкретного случая использования и имеющихся ресурсов.
Также очень важно регулярно контролировать и обновлять модель. Со временем новые данные или меняющиеся условия могут повлиять на производительность. Постоянная оценка, переобучение и оптимизация позволяют модели оставаться точной, надежной и эффективной в реальных условиях.
Обучение модели искусственного интеллекта включает в себя несколько этапов, и следование нескольким лучшим практикам может сделать этот процесс более плавным, а результаты - более надежными. Давайте рассмотрим несколько ключевых практик, которые помогут вам создавать более точные и качественные модели.
Начните с использования сбалансированных наборов данных, чтобы все категории или классы были представлены равномерно. Если одна категория встречается гораздо чаще других, модель может стать необъективной и не сможет делать точные прогнозы.
Затем воспользуйтесь такими методами, как настройка гиперпараметров, которая заключается в изменении таких параметров, как скорость обучения или размер партии, для повышения точности. Даже небольшие изменения могут существенно повлиять на эффективность обучения модели.
На протяжении всего обучения следите за такими ключевыми показателями, как точность, запоминание и потери. Эти показатели помогут вам определить, изучает ли модель значимые закономерности или просто запоминает данные.
Наконец, возьмите за правило документировать свой рабочий процесс. Отслеживайте данные, которые вы использовали, эксперименты, которые вы проводили, и результаты, которых вы достигли. Четкая документация облегчает воспроизведение успешных результатов и постоянное совершенствование процесса обучения с течением времени.
ИИ - это технология, которая широко используется в различных отраслях и приложениях. От текста и изображений до звука и временных данных - везде применяются одни и те же основные принципы использования данных, алгоритмов и итеративного обучения.
Вот некоторые из ключевых областей, в которых обучаются и используются модели ИИ:
Несмотря на последние технологические достижения, обучение модели искусственного интеллекта по-прежнему сопряжено с определенными трудностями, которые могут повлиять на производительность и надежность. Вот некоторые ключевые ограничения, о которых следует помнить при создании и совершенствовании моделей:
Традиционно для обучения ИИ-модели требовались большие команды, мощное оборудование и сложная инфраструктура. Однако сегодня современные инструменты и платформы сделали этот процесс намного проще, быстрее и доступнее.
Эти решения снижают потребность в глубоких технических знаниях и позволяют частным лицам, студентам и компаниям с легкостью создавать и внедрять пользовательские модели. Начать обучение искусственному интеллекту еще никогда не было так просто.
Например, пакет Ultralytics Python - отличное место для начала работы. В нем есть все необходимое для обучения, проверки и проведения расчетов с помощью моделей Ultralytics YOLO, а также для их экспорта для использования в различных приложениях.
Другие популярные инструменты, такие как Roboflow, TensorFlow, Hugging Face и PyTorch Lightning, также упрощают различные части рабочего процесса обучения ИИ, от подготовки данных до развертывания. Благодаря этим платформам разработка ИИ стала как никогда доступной, что позволяет разработчикам, компаниям и даже новичкам экспериментировать и внедрять инновации.
Обучение модели искусственного интеллекта может показаться сложным, но при наличии правильных инструментов, данных и подхода каждый может приступить к работе уже сегодня. Понимая каждый шаг, от определения сценария использования до развертывания, вы сможете превратить идеи в реальные ИИ-решения, которые принесут пользу. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, возможности для обучения, создания и внедрения инноваций становятся как никогда доступными.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub для практических ресурсов по ИИ. Чтобы создавать с помощью Vision AI уже сегодня, ознакомьтесь с нашими возможностями лицензирования. Узнайте, как ИИ в сельском хозяйстве преобразует фермерство и как Vision AI в робототехнике формирует будущее, посетив страницы наших решений.
