Еще год назад про нейросети говорили только те, кто имеет непосредственное отношение к их созданию – специалисты по машинному обучению. А теперь нейросети становятся частью нашей жизни. Они делают многие рутинные задачи проще, экономят человеку время. Многие компании внедряют нейросети на своих объектах, чтобы автоматизировать рабочие задачи.
Но обучение нейросетей – процесс трудоемкий и сложный. Давайте разберемся, как это происходит.
Для чего применяются датасеты?
Нейросеть – технология, которая обрабатывает данные и выявляет закономерности. Любую нейросеть обучают на датасетах. Датасеты – это большой объем данных, то есть информации.
Если говорить, например, про нейросети на производстве, то датасеты могут включать видеозаписи действий рабочих, сведения о времени выполнения операций и прочую информацию. Используя датасеты, можно обучить нейросеть распознавать неэффективные действия и процессы. А потом, опираясь на полученную информацию, оптимизировать трудовую деятельность.
Этапы обучения нейросети на датасетах
1. Подготовка данных. На этом этапе данные собираются, очищаются от лишней информации и структурируются. Например, чтобы научить нейросеть распознавать объекты, нужны тысячи изображений. Сначала нейросеть выдает неправильные ответы, допускает ошибки в данных. Поэтому информация шлифуется и корректируется.
2. Разделение данных. Датасет обычно делится на три части: обучающую, валидационную и тестовую.
Обучающая: те данные, которые используют для обучения модели.
Валидационная: данные для валидации, чтобы проверить, насколько хорошо модель обучилась и понимает, что от нее хотят.
Тестовая: эти данные используются для финального тестирования модели.
3. Обучение. Нейросеть «учится» на обучающем датасете, «запоминая» образцы и выявляя закономерности.
4. Валидация. На валидационной выборке проверяется качество обучения нейросети. Потом тестируется снова, чтобы убедиться в точности.
5. Тестирование. После успешной валидации нейросеть тестируется на новых, ранее неизвестных ей данных.
Каких результатов ожидать?
Один из примеров использования нейросетей – повышение производительности труда на производстве. Нейросети способны анализировать действия работников и выявлять моменты, которые замедляют работу.
Это открывает новые возможности для бизнеса. Инновационный проект РСМП (рекомендательная система менеджмента производительности) как раз направлен на рост объемов продукции при тех же условиях: без покупки нового оборудования, без найма новых сотрудников. За счет оптимизации рабочего процесса.
Мы протестировали РСМП в деле. Установили видеоаналитику на заводе по производству железобетонных конструкций в Краснодаре. Два месяца нейросеть собирала информацию, анализировала данные, а затем выявила неэффективные действия. Определила, на каких этапах происходят задержки. Благодаря этому объем выпуска продукции вырос на 30%.
Потенциал нейросетей огромен. На датасетах нейросеть способна обучаться и выявлять неэффективные паттерны в трудовой деятельности, что в конечном итоге приводит к повышению производительности труда.
Эта технология позволяет улучшить рабочие процессы, выявить и устранить слабые места, обеспечивая таким образом более эффективное использование ресурсов предприятия и времени рабочих.
