СледваСледва в AI Foundations
Обяснени модели на AI
Основи
РЪКОВОДСТВО по основи
AI обучение
Обучението по ИИ е процесът на коригиране на модел за машинно обучение, използвайки примери и учебна цел.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
Той произвежда научени параметри, като тегла в невронна мрежа. Обучението се различава от предоставянето на инструкции на вече обучен модел.
Основни изводи
- Целта и данните определят задачата за обучение.
- Дръжте оценката отделно от напасването и избора на модел.
- Запазвайте версии за предварителна обработка и данни заедно с модела.
Дълбоко гмуркане
Наблюдавано обучение започва с входни данни и целеви отговори. Моделът предсказва отговор, функцията за загуба измерва несъответствието, а алгоритъмът за оптимизация актуализира параметрите си. Повторението на това върху групи примери може да намали загубата. Епоха означава преминаване през обучителния набор от данни; това не е гаранция за напредък. Наборът от данни и целта определят какво се възнаграждава моделът за учене. Обучението на модел да предсказва покупка учи различна задача от това да го обучаваш и да оцениш удовлетвореността на клиента. Удобен етикет може да бъде лоша замяна на важния резултат. Използвай примери за валидация за избор на настройки, след което оцени избрания модел на отделен тестов набор. Съхранявай записи на един и същи човек, документ или събитие заедно, когато разделянето би изтичало информация. За прогнозиране оценявай на по-късни периоди, вместо да допускаш бъдещи наблюдения в по-ранни прогнози. Запазвай версията на данните, правилата за предварителна обработка, конфигурацията на модела и резултатите от оценката с всяка контролна точка. Запазен модел без неговия токенизатор или трансформации на характеристики може да не възпроизведе оригиналното поведение. Обучението е завършено само за определен експеримент; внедряването на резултата добавя мониторингови и оперативни отговорности.
04Работен пример
Една актуализация в модел играчка
Използвайте илюстративната прогноза на модела = тегло × вход, с вход 2, цел 6 и начално тегло 1.
Квадратичната грешка е (2 − 6)² = 16. Нейната производна спрямо теглото е 2 × 2 × (2 − 6) = −16.
При скорост на учене 0.1, следващото тегло е 1 − 0.1 × (−16) = 2.6. Новото предсказание е 5.2, а квадратичната грешка е 0.64.
Какво показва
Това конструирано изчисление показва актуализация на параметъра. Един подобрен пример не установява производителност при нови примери.
Внедряване в реалния свят
Обучи малък класификатор върху етикетирани заявки за поддръжка и го оцени в по-късна седмица.
Сравнете обучена прогноза за търсенето с проста базова стойност за последната седмица, преди да я пуснете в експлоатация.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- По-ясни решения. Помага ви да отделите ясните технически твърдения от маркетинговия език.
- Разходи и бюджет. Можете да задавате въпроси за по-добро внедряване, преди да харчите пари или време.
- Екип и работен процес. Екипи със споделено разбиране вземат по-добри решения за продукти, политики и обучение.
Внимавайте за
- Различните екипи могат да използват един и същи термин по различен начин, така че дефинирайте обхвата рано.
- Бенчмарковете могат да изглеждат силни, докато производителността в реалния свят е неравномерна.
- Пренебрегването на качеството на данните и плановете за оценка често създава крехки резултати.
Следващи стъпки
- Започнете с дефиниция на обикновен език за резултата, от който се нуждаете.
- Изберете един показател за успех и едно условие за неуспех преди тестване.
- Изпълнете малък пилотен проект с представителни данни, а не изпипан демонстрационен набор.
- Документирайте къде AI обучението помага и къде по-простите методи са по-добри.
Източници и допълнителна литература
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the AI Training quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
Въвеждането на prompt обучава ли модела?
Заявката променя текущия контекст. Тя сама по себе си не предполага актуализация на теглото. Дали услугата по-късно ще използва взаимодействието за обучение зависи от отделната ѝ политика за данни.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема