2809 подписчиков

Как обучают нейросеть? Как создать свою нейросеть?

12 марта 202412 мар 2024

125

10 мин

Оглавление

О промптах и датасетах
Датасеты
Формулировка промптов

Начнем с того, что создать нейросеть с нуля — задача не из легких. Большинство компаний используют уже обученные модели, такие как StyleGAN или StarGAN, которые затем дообучают под свои нужды. Это значительно упрощает процесс, ведь основы рисования у модели уже заложены. Вам просто нужно настроить ее на распознавание новых паттернов.

Обучение нейросети — это, по сути, процесс подачи ей на вход определенных данных и корректировка ее работы для достижения желаемого результата.

https://macim.getcourse.ru/freestudyreg наши бесплатные уроки

О промптах и датасетах

Обучение нейросетей — это процесс, который начинается с сбора и подготовки датасетов и продолжается с формулировкой эффективных промптов, направляющих обучение. Давайте погрузимся глубже в эти два ключевых аспекта.

Датасеты

Качественный датасет — фундамент успешного обучения нейросети. Он должен быть не только большим по объему, но и разнообразным, чтобы обеспечить модель достаточным количеством примеров для обучения. Вот несколько ключевых моментов, которые стоит учитывать при подготовке датасетов:

Разнообразие данных. Если ваша цель — создавать изображения лошадей, ваш датасет должен включать лошадей разных пород, цветов, в различных позах и окружении. Для текстов это может означать сбор материалов по разным тематикам, стилям и жанрам.
Качество и чистота данных. Важно, чтобы изображения были четкими, а тексты — корректными и свободными от ошибок. Необходима предварительная очистка датасета от поврежденных файлов, иррелевантного или дублирующего контента.
Аннотация данных. Для обучения с учителем данные должны быть аннотированы. Это может означать маркировку изображений определенными тегами или категориями, а для текстов — выделение ключевых фраз, суммаризация или классификация по темам.
Баланс классов. Важно обеспечить равномерное представление различных классов в вашем датасете, чтобы избежать смещения в обученной модели.

Формулировка промптов

Промпты — это не просто инструкции для нейросети; они задают контекст и направление для генерации ответов или контента. Вот несколько советов по их созданию:

Ясность и точность. Промпт должен четко передавать задачу, которую нужно выполнить. Например, вместо общего запроса "создай изображение" лучше указать "создай изображение лошади на фоне заката".
Детализация. Чем больше деталей содержит промпт, тем точнее модель сможет сгенерировать желаемый результат. Это особенно важно для сложных задач, требующих глубокого понимания контекста.
Избегание двусмысленности. Постарайтесь формулировать промпты так, чтобы избежать неоднозначности. AI должен точно понимать, что от него требуется.
Тестирование и итерации. После создания промпта важно тестировать его на модели и анализировать результаты. На основе обратной связи промпт может быть доработан для улучшения результатов.

Навыки и оборудование

Обучение нейросетей — это задача, требующая не только специализированных знаний и навыков, но и подходящего оборудования. Вот более детальный обзор ключевых компетенций и требований к технике.

Программирование: Знание языков программирования, таких как Python, является фундаментальным для работы с нейросетями. Python популярен в сфере искусственного интеллекта благодаря своему синтаксису, читаемому для человека, и обширному набору библиотек, например, TensorFlow и PyTorch.
Математика и статистика: Понимание линейной алгебры, исчисления и статистики критически важно для понимания, как работают нейросети, и для эффективного моделирования данных.
Машинное обучение и нейронные сети: Глубокое понимание принципов машинного обучения, архитектур нейросетей, алгоритмов оптимизации и процессов обучения с учителем и без учителя необходимо для разработки эффективных AI-моделей.
Обработка и анализ данных: Умение работать с большими объемами данных, их очистка, предобработка и анализ — ключевые навыки для подготовки данных к обучению моделей.
Креативность и решение проблем: Разработка новых подходов к обучению и применению нейросетей требует творческого мышления и способности находить нестандартные решения.

Оборудование

Мощный процессор (CPU): Хотя большинство вычислений для обучения нейросетей выполняется на GPU, мощный CPU также важен для эффективной обработки задач, не связанных напрямую с графическими операциями.
Графический процессор (GPU): Для обучения нейросетей требуются специализированные GPU с большим количеством ядер и высокой пропускной способностью памяти. NVIDIA с ее CUDA-архитектурой является популярным выбором в области искусственного интеллекта.
Оперативная память (RAM): Обучение нейросетей требует загрузки больших объемов данных в память для быстрого доступа. Большой объем оперативной памяти улучшает производительность при работе с большими датасетами.
Хранилище данных: SSD с большим объемом памяти предпочтительнее для хранения больших датасетов и обеспечивает более быстрый доступ к данным, чем традиционные жесткие диски.
Охлаждение: Мощное оборудование генерирует значительное количество тепла, поэтому система охлаждения играет важную роль в поддержании стабильной и надежной работы компьютера.

История нейросетей

История развития современных нейронных сетей представляет собой увлекательное путешествие через десятилетия исследований, экспериментов и научных открытий. Давайте пройдемся по ключевым моментам этого развития.

Ранние годы (1943 - 1969)

1943 год: Начало исследований нейронных сетей можно отнести к работе Уоррена МакКаллока и Уолтера Питтса, которые создали модель нейрона, способную выполнять логические операции. Это заложило основу для понимания, как могут быть организованы нейронные сети.
1949 год: Дональд Хебб в своей работе предложил механизм обучения, который позже получил название "правило Хебба". Это был первый алгоритм обучения для нейронных сетей.
1958 год: Фрэнк Розенблатт создал перцептрон, первую модель нейронной сети, способную обучаться и распознавать простые образы. Перцептрон стал фундаментом для дальнейших исследований в области машинного обучения.
1969 год: Марвин Мински и Сеймур Паперт опубликовали критический анализ перцептрона, указав на его ограниченность в решении некоторых задач. Это привело к временному снижению интереса к исследованиям в области нейронных сетей.

Возрождение интереса (1980-е)

1982 год: Джон Хопфилд предложил модель нейронной сети с обратными связями, которая могла использоваться для ассоциативной памяти. Теэмо Кохонен внес вклад в разработку самоорганизующихся карт, которые могли использоваться для кластеризации данных.
1986 год: Был повторно открыт и усовершенствован метод обратного распространения ошибки, который позволил обучать многослойные перцептроны. Это открытие вновь возродило интерес к нейронным сетям.

Эра глубокого обучения (2006 - настоящее время)

2006 год: Джеффри Хинтон и его коллеги предложили использовать предварительно обученные глубокие сети, что значительно упростило процесс обучения многослойных нейронных сетей. Это открытие положило начало эре глубокого обучения.
Следующие годы: Прогресс в области глубокого обучения привел к разработке конволюционных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN), сетей с долгой кратковременной памятью (LSTM) и многих других архитектур, способствующих решению разнообразных задач, от распознавания изображений до генерации текста и за его пределы.

Что делать, если вы не умеете кодить?

Если код для вас — как заклинания на древнем языке, не переживайте! В мире искусственного интеллекта найдется место и для вас. Давайте посмотрим, что вы можете делать, не умея программировать:

Собирать данные: Будьте как детектив

Представьте, что вы на охоте за интересными фотками или текстами. Нужно найти кучу всего разного и красивого, чтобы потом AI мог научиться на этих примерах. Это почти как игра — искать и собирать данные, только вместо игрушек у вас будут картинки или статьи.

Придумывать запросы: Пишите, как поэт

Здесь вам нужно будет придумать, как описать то, что вы хотите получить от AI, словами. Словно вы просите капризного художника нарисовать что-то очень точное. Нужно подобрать правильные слова, чтобы AI понял вас с полуслова.

Размечать данные: Помогите AI разобраться

Это работа для любителей порядка. Вы будете как библиотекарь, который решает, куда поставить книгу. Только вместо книг у вас будут картинки или тексты, и вам нужно будет решить, как их категоризировать, чтобы AI не запутался.

Тестировать результаты

После того как AI что-то создаст, ваша задача — оценить это. Вы будете первым, кто увидит результаты работы AI, и сможете сказать, хорошо это или плохо. Это ваш шанс высказать мнение и помочь улучшить результат.

Работать в команде: Важен каждый

Все эти роли важны, и вместе они помогают создавать что-то действительно крутое с помощью искусственного интеллекта. Помните, что самое главное — это умение работать вместе. Каждый вносит свой вклад, и вместе вы достигаете большего.

Личные данные и авторское право

При работе с нейросетями важно учитывать вопросы личных данных и авторского права. Некоторые компании идут по пути использования любых данных для обучения, в то время как другие строго придерживаются законодательства. Это может существенно влиять на возможности использования обученных моделей в коммерческих целях.

Как создать свою нейросеть?

Создание собственной нейронной сети с нуля может показаться сложной задачей, особенно если вы новичок в программировании. Однако, следуя шаг за шагом, вы сможете построить свою первую нейронную сеть. Давайте разберёмся, как это сделать.

Шаг 1: Установка Python

Python – это мощный и удобный язык программирования, особенно подходящий для работы с машинным обучением и нейронными сетями. Вы можете скачать Python с официального сайта для Windows или использовать терминал для установки на macOS. Начните с Python версии 3.7 или выше, так как TensorFlow, который мы будем использовать, лучше всего работает с этими версиями.

Шаг 2: Установка TensorFlow

TensorFlow – это открытая библиотека от Google, предназначенная для работы с машинным обучением. Для её установки откройте командную строку или терминал и введите следующую команду:

```shell
pip install tensorflow
```

Шаг 3: Создание виртуального окружения

Виртуальное окружение позволяет управлять зависимостями для проектов, изолируя их от остальной системы. Для его создания используйте следующие команды:

```shell
pip install --upgrade virtualenv
virtualenv --system-site-packages название_проекта
source название_проекта/bin/activate
```

Шаг 4: Тестирование TensorFlow

Чтобы убедиться, что TensorFlow установлен правильно, выполните следующий код в Python:

```python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow')
print(hello.numpy())
```

Если вы видите сообщение "Hello, TensorFlow", значит, установка прошла успешно.

Шаг 5: Загрузка и использование классификатора

Следующим шагом будет загрузка классификатора. Вы можете найти подходящие репозитории на GitHub, например, "TensorFlow for poets". Следуйте инструкциям на странице для загрузки и установки.

Шаг 6: Подготовка данных для обучения

Соберите набор данных, например, фотографии разных цветов, и распределите их по папкам в соответствии с классами. Эти данные будут использоваться для обучения вашей нейронной сети.

Шаг 7: Обучение модели

Для обучения модели используйте предоставленный в репозитории скрипт, например:

```shell
python scripts/retrain.py --output_graph=tf_files/retrained_graph.pb --output_labels=tf_files/retrained_labels.txt --image_dir=tf_files/flower_photos
```

Шаг 8: Тестирование нейронной сети

После обучения вы можете протестировать нейронную сеть, используя другие изображения цветов, чтобы проверить, насколько точно она может их классифицировать.

```shell
python scripts/label_image.py --image новый_путь_к_изображению.jpg
```

https://macim.getcourse.ru/freestudyreg наши бесплатные уроки

Переходите на наш сайт macim. ru уже сегодня, чтобы не упустить уникальные предложения, эксклюзивный контент и возможности увеличения знаний.

Присоединяйтесь к нашему вебинару. Будущее уже здесь, и нейросети помогут вам оказаться на шаг впереди, обогнать ваших конкурентов и коллег, увеличить свой заработок и свое благосостояние, и смотреть в будущее более уверенно!