Джон Доу "ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!"

Изначально в Машинном Обучении выделяли три основных типа: Обучение с учителем (Supervised Learning), Обучение без учителя (Unsupervised Learning) и Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Со временем еще 2 типа получили развитие: Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised Learning) и Самостоятельное/автоматическое обучение (Self-supervised Learning).

Рассмотрим все эти Виды Машинного Обучения:

1. Обучение с учителем (Supervised Learning)

Модели на вход даются примеры размеченных данных, где каждый пример уже помечен правильным ответом. Задача модели – научиться самой также предсказывать эти ответы для данных. Например, если мы обучаем модель распознавать кошек и собак на фотографиях, то сначала мы показываем ей множество изображений кошек и собак, где каждое изображение уже с соответствующей меткой («кошка» это или «собака»). Или, если модель учится отличать спам-письма от не спама, то на входе ей дается множество писем с имеющимися метками – спам это или не спам. Модель пытается предсказать ответы для примеров с уже известными метками и каждую итерацию сравнивает свои ответы с существующими ответами и пытается улучшить себя, чтобы на следующей итерации предсказывать ответы еще точнее. Итоговая задача модели – найти зависимость между данными и метками классов и использовать эту зависимость для дальнейшего самостоятельного предсказания классов для новых (неразмеченных) входных данных.

2. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Здесь модели обучаются на наборе данных, в котором известны только неразмеченные входные данные, и нет конкретных выходных данных (меток классов и т.п.). Задача модели состоит в том, чтобы самостоятельно найти структуру или взаимосвязи в данных. Примеры включают кластеризацию (например, сегментацию клиентов для маркетинга по разным подгруппам или определение количества разных видов подгрупп в очень большой группе людей) и понижение размерности (например, упрощение данных для их понятного представления и визуализации).

3. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

В этом случае модель (часто в этом случае ее называют ИИ-агентом) обучается сама, взаимодействуя со своей «средой обитания». Модель выполняет различные действия и в результате этих действий получает от среды отклик – награды («подкрепление») за правильные (полезные или эффективные) действия или штрафы за неправильные (вредные или не эффективные) действия. Модель стремится максимизировать сумму получаемых наград – то есть выполнять действия (или последовательности действий), которые дают как можно лучший результат. Примеры включают управление роботами (которые получают отклик от среды – плохо или хорошо они выполняют свои задачи), игровые агенты (получающие отклик от игровой среды – в случае выигрыша или проигрыша), системы рекомендаций (где отклик – это качество удовлетворения пользователей этими рекомендациями).

4. Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised Learning)

Машинное обучение с частичным привлечением учителя (также известное как обучение с полуконтролем или гибридное обучение), находится между Обучением с учителем (Supervised Learning) и Обучением без учителя (Unsupervised Learning). В этом случае модели подается комбинация помеченных и неразмеченных данных. Неразмеченные данные очень дешевы в отличие от размеченных данных (которые часто приходится помечать вручную). Процедура заключается в том, что алгоритм сначала использует все данные и алгоритмы обучения без учителя для кластеризации данных, а затем использует алгоритм обучения с учителем для определения меток для каждого класса. И если неразмеченные данные оказываются близки к одному из классов размеченных —то они с большей вероятностью принадлежат тому же классу.

5. Самостоятельное/автоматическое обучение (Self-supervised Learning)

Это относительно новый подход, где модель обучается на данных, генерируя сама себе задачи и ответы (чаще всего через маскировку части данных и попытки их угадывания). Задача модели – понять и усвоить скрытую структуру, которая есть в этих данных. Например, если данные – это связный текст, то модель может маскировать и пытаться предсказать следующее слово в предложении. Или для изображений модель может пытаться маскировать и восстанавливать части изображения. Или пытать предсказать цвет или другие параметры изображения. Таким образом, она учится на большом количестве данных (текстов, изображений, видео), без необходимости наличия внешних меток или участия человека. В результате модель усваивает структуру и внутренние связи в этих данных (которые могут быть даже неизвестны человеку). И когда эта структура усвоена – то модель можно дообучить для решения какой-нибудь специальной практической задачи (для решения которой нужно понимать эту структуру в данных). Например, можно дообучить модель для автозаполнения или перевода текстов или сделать модель для улучшения, окраски и восстановления изображений и т. д. Бурный рост приложений в области современного Генеративного ИИ (Generative AI) – больше всего обязан именно этому типу Машинного Обучения.

Каждый из этих методов обладает своими уникальными преимуществами и ограничениями и выбор метода зависит от конкретной задачи и доступности данных.

6. Какие основные виды задач решает машинное обучение? Дай определение сути и характеристику для каждого вида задач.

Машинное обучение используется для решения различных видов задач.

Вот основные виды задач, которые есть в современном машинном обучении:

1. Задачи классификации: В задачах классификации модель предсказывает дискретную метку или категорию. Например, задача определения, является ли электронное письмо спамом или нет, является задачей классификации. Здесь мы предсказываем дискретную переменную (спам или не спам).

2. Задачи кластеризации: Это тип задач, где модель группирует данные на основе их сходства, и эти группы называются кластерами. Этот процесс происходит без каких-либо предварительных знаний о данных, и в этом смысле он относится к обучению без учителя. Например, кластеризация может быть использована для сегментации клиентов на основе их покупательского поведения.

3. Задачи регрессии: Регрессия – это тип задачи, где модель предсказывает непрерывное значение. Например, предсказание цены на дом на основе различных характеристик, таких как площадь, количество спален, год постройки и т.д., является задачей регрессии. В этом случае, мы пытаемся предсказать непрерывную переменную (цена на дом) на основе других входных данных об этом доме.

4.Задачи Обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): Сюда можно отнести примеры с управлением роботами (которые получают отклик от среды – плохо или хорошо они выполняют свои задачи), развитием навыков игровых агентов (получающие отклик от игровой среды – в случае выигрыша или проигрыша), систем рекомендаций (где отклик – это качество удовлетворения пользователей этими рекомендациями).

5.ЗадачиГенеративного ИИ: В отличие от задач классического машинного обучения (классификации, кластеризации и регрессии), Генеративные модели обучаются на данных и могут генерировать новые, ранее не встречавшиеся образцы данных. Данные могут представлять собой текст, изображения, речь и т. д. Задачи, которые могут выполнять такие модели, включают создание разнообразного контента: текстов, изображений, звука и музыки и т. д. Кроме этого, модели генеративного ИИ могут выполнять широкий класс задач, связанных с дальнейшей обработкой и преобразованием этого контента: ответы на вопросы, анализ настроений и тональности в текстах или видео; извлечение искомой информации из текста изображений, видео или аудио; маркировку изображений и распознавание объектов.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/chitat-onlayn/?art=70373851&lfrom=174836202&ffile=1) на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.