На днях, независимые источники вновь подтвердили важность этих данных. Каждый бит, каждый байт, скрытый в пространстве, становится кирпичиком в созидательном процессе искусственного интеллекта.
Таким образом, он приобретает способность к творчеству, которое заставляет нас восхищаться и мечтать о чудесах будущего.
Мы даже иногда забываем что это просто машина и вовсе не живое, органическое создание, она просто выполняет обработку данных, на которых мы его учим.
Это не что иное как накопления информация человечеством за многие тысячелетия нашего с Вами развития. Может именно по этому ответы, данные ИИ нам кажутся такими понятными?
Уверен что если бы пред обучение ИИ происходило на данных, которые нам чужды или непонятны, то можно было бы не надеется на такой отклик с нашей, человеческой стороны. Ответы были бы нелогичны и непонятны нам, как людям. Но продолжим рассматривать процесс.
Бережно хранящиеся в Центре, эти данные обладают невероятной ценностью. Они – ключ к замку, открывающему потаенные потенциалы искусственного интеллекта.
Когда рядом собраны разрозненные факты, статистика и информация, происходит нечто невероятное. Эти данные образуют основу для создания интеллектуальных мозгов, обретающих способности, сравнимые с магией.
Длятся бесконечные дебаты о природе искусственного интеллекта, но именно данные являются его жизненной кровью. Когда они сливаются воедино, интеллект становится живым, оживленным потоком информации, способным думать и действовать, удивлять нас своей умением и эмоциональной глубиной.
Эти данные – это не просто числа и факты, они, как мы разобрались выше – частица человеческой эволюции. Они позволяют искусственному интеллекту приближаться к пониманию нашего мира и создавать удивительные вещи, которые могут перевернуть нашу жизнь.
Как мы все только начинаем осознавать, искусственный интеллект не просто статичный инструмент, а живое неорганическое существо, которое рождается из данных и обладает неоспоримой силой творчества.
Да, сегодня современный ИИ может не проявлять эмоции, креативность, творчество, но это только в начале.
Вспомните первые компьютера, первые веб сайты в интернете, да и сам интернет в начале его развития!
Разве они похожи на то чем мы пользуемся в Вами сейчас? Это естественный процесс развития технологий и ИИ не будет исключением.
Пройдёт время и мы будем вместе с вами аналогично этому смеяться над передовой на сегодня моделью Ghat GPT 4, называя её медленной и неадекватной за её иногда выдуманные из пространства ответы, над лучшей на сегодня нейросетью Midjornej которая рисует всё ещё шесть пальцев на руке человека вместо пяти, всё будет происходить один в один с тем, как мы говорим сегодня о первых моделях компьютеров или о интернете 1990 годов и о самом интернете в начале его применения нами.
Таким образом, пусть у нас не будет сомнений в значимости этих данных – они – священное зерно, из которого прорастают чудеса искусственного интеллекта.
Позвольте миру интеллектуального творчества процветать, и пусть искусственный интеллект станет вдохновляющим путеводителем в неизведанных просторах человеческой эволюции.
Если вы посмотрите на этот процесс подробнее, увидите насколько схожи мы, люди, и искусственный интеллект. Оба нам нужны данные для развития, оба мы учимся, обрабатывая эти данные, оба принимаем решения, опираясь на полученные знания. Пришло время ввести новый термин: «Dataset»
Что представляют собой датасеты? Это своего рода «пища» для ума искусственного интеллекта. Слово «dataset», переведенное с английского, означает «набор данных».
Именно эти собрания данных представляют собой неоценимый источник для ИИ. Они фактически выступают в роли учебников, благодаря которым ИИ способен осваивать распознавание образов, делать выбор, а также приспосабливаться к непредвиденным ситуациям.
Возвращаемся к секрету про значимость данных для ИИ. Данные – это действительно сердце Искусственного Интеллекта.
Мастера этого малоизвестного искусства называются специалистами по обработке данных, или дата инженерами. Это они занимаются сбором, формированием и подготовкой датасетов для нейронных сетей. Их работа – первый и, возможно, самый важный шаг в процессе создания искусственного интеллекта. Без этой профессии, прогресс в сфере ИИ был бы невозможен.
И почему это так? Вообразите себе художника, который создает шедевр. Но вместо кисти и красок, он использует алгоритмы и данные.
Алгоритмы – это его кисти, его инструменты, а данные – его краски, его материалы. Без них его полотно останется пустым. Каждый набор данных – это своего рода палитра, с помощью которой ИИ может научиться видеть мир, понимать его и взаимодействовать с ним.
Сегодня мы все более погружаемся в мир данных, и эта профессия становится все более востребованной. Искусство создания датасетов – это искусство формирования взгляда ИИ на мир.
От качества и разнообразия этих «взглядов» зависит не только точность и эффективность работы ИИ, но и его понимание и адаптация к окружающему миру.
Создание датасета – это процесс, похожий на научный эксперимент. Нейронщик формулирует гипотезу, создает техническое задание, проводит эксперимент, анализирует данные, делает правки и комментарии. Затем эти данные преобразуются в учебный материал для ИИ.
Этот процесс напоминает обучение человека. Ведь наша среда обитания, наши учителя, семья, друзья, опыт в детском саду, школе, университете – все это формирует наши знания и восприятие мира.
Нейронщик для ИИ – это нечто вроде родителя или учителя, влияющего на то, как ИИ будет понимать и воспринимать окружающий мир.
Профессия специалиста по нейронным сетям, или «нейронщика», требует уникального набора навыков и знаний, которые позволяют эффективно работать с технологией искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот основные аспекты этой профессии:
1. Понимание нейронных сетей: Нейронщики должны глубоко понимать принципы работы нейронных сетей. Они знают, как строить, обучать и оптимизировать эти модели, чтобы они могли эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.
2. Программирование и алгоритмы: Знание языков программирования, таких как Python или Java, является критически важным. Нейронщики также должны быть умелыми в алгоритмах и структурах данных, что позволяет им создавать эффективные и надежные системы.
3. Статистика и математика: Хорошее понимание статистики и математики, особенно линейной алгебры и исчисления, является ключом к пониманию того, как нейронные сети обрабатывают и интерпретируют информацию.
4. Обработка данных: Нейронщики часто работают с большими наборами данных, поэтому они должны уметь эффективно обрабатывать, очищать и анализировать эти данные для обучения и тестирования своих моделей.
5. Практический опыт: Теоретическое знание нейронных сетей важно, но на практике нейронщики должны уметь применять свои знания для решения реальных проблем. Это может включать работу с большими наборами данных, настройку и оптимизацию нейронных сетей, и работу над интерпретацией и применением результатов.
6. Софт-скиллы: Кроме технических навыков, нейронщики также должны обладать хорошими коммуникативными навыками. Они должны быть в состоянии эффективно объяснить свою работу непрофессионалам, а также сотрудничать с командами и клиентами.
Это динамичная и быстро развивающаяся область, и нейронщики постоянно обучаются и адаптируются к новым технологиям и методам.
Вознаграждением за эту сложную работу является возможность работать на переднем крае технологического прогресса и внести свой вклад в развитие нашего понимания искусственного интеллекта.
Позволим себе сказать из всего вышесказанного, что, «данные "– это сырье для ИИ, а «датасеты» – это тщательно подготовленные наборы этих данных, созданные профессионалами.
Они играют важную роль в обучении и развитии ИИ, формируя его понимание мира. Как человека формирует его опыт и знания, так и ИИ формируют его датасеты.
Датасеты являются ключевым компонентом в обучении искусственного интеллекта, особенно в обучении с учителем, наиболее распространенной форме машинного обучения о которой мы будем говорить в дальнейших главах.
В этой главе нам нужно понять что такое дата сеты, почему они важны и из чего собираются. Датасеты состоят из большого числа примеров, каждый из которых включает в себя входные данные и соответствующий им ожидаемый результат, или «метку».
Например, в задаче классификации изображений датасет может включать в себя тысячи фотографий собак, каждая из которых помечена как «собака», и тысячи фотографий кошек, каждая из которых помечена как «кошка».
Это самый простой и понятный пример для человека, превращается в трудную задачу для ИИ, как определить что такое кошка и что такое собака человеку, который с рождения был слепым и чудесным образом прозрел.
Для такого человека что такое собака и что такое кошка требует длительного обучения. Простого объяснения что кошка произносит «Мяу», а собака лает явно будет недостаточно.
Примерно такие же процессы обучения происходят и с нейронной сетью. Когда модель нейронной сети обучается на таком датасете, она стремится «уловить» закономерности в входных данных, которые позволяют ей правильно предсказывать метки.
В нашем примере модель учиться распознавать характеристики и признаки на изображениях, которые делают его изображением собаки или кошки.
Больше того, датасеты играют ключевую роль не только в обучении модели, но и в ее оценке. Обычно датасет разделяется на две или три части: обучающую выборку, валидационную (или проверочную) выборку и тестовую выборку.
Модель обучается на обучающей выборке, настраивается с помощью валидационной выборки и проверяется на тестовой выборке. Это позволяет убедиться, что модель обобщает извлеченные из данных закономерности, признаки, а не просто запоминает ответы на конкретные примеры.
Вы скажите что определить кошка или собака просто, тогда давайте рассмотрим пример определения марки авто нейронкой и что для неё значит иметь правильную DataSet базу.
Представим, что у нас есть задача – обучить нейронную сеть отличать на фотографиях автомобили Mercedes от автомобилей BMW. Да, нейронные сети способны на это, и весьма успешно!
