ΕπόμενοΕπόμενο στο AI Foundations
Επεξήγηση μοντέλων AI
Βασικές αρχές
ΟΔΗΓΟΣ Βασικών Αρχών
Εκπαίδευση AI
Η εκπαίδευση AI είναι η διαδικασία προσαρμογής ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας παραδείγματα και έναν μαθησιακό στόχο.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
Παράγει μαθημένες παραμέτρους, όπως βάρη σε ένα νευρωνικό δίκτυο. Η εκπαίδευση είναι διαφορετική από την παροχή οδηγιών σε ένα ήδη εκπαιδευμένο μοντέλο.
Βασικά takeaways
- Ένας στόχος και δεδομένα καθορίζουν την εκπαιδευτική εργασία.
- Κρατήστε την αξιολόγηση χωριστά από την επιλογή τοποθέτησης και μοντέλου.
- Αποθηκεύστε τις εκδόσεις προεπεξεργασίας και δεδομένων μαζί με το μοντέλο.
Βαθιά κατάδυση
Μια εποπτευόμενη περίοδος εκπαίδευσης ξεκινά με εισροές και στοχευμένες απαντήσεις. Το μοντέλο προβλέπει μια απάντηση, μια συνάρτηση απώλειας μετρά την απόκλιση και ένας αλγόριθμος βελτιστοποίησης ενημερώνει τις παραμέτρους του. Η επανάληψη αυτού σε παρτίδες παραδειγμάτων μπορεί να μειώσει την απώλεια. Εποχή σημαίνει ένα πέρασμα από το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. δεν αποτελεί εγγύηση προόδου. Το σύνολο δεδομένων και ο στόχος καθορίζουν τι ανταμείβεται το μοντέλο για τη μάθηση. Η εκπαίδευση ενός μοντέλου για την πρόβλεψη μιας αγοράς διδάσκει μια διαφορετική εργασία από την εκπαίδευσή του για την εκτίμηση της ικανοποίησης των πελατών. Μια βολική ετικέτα μπορεί να είναι ένα κακό υποκατάστατο για το αποτέλεσμα που έχει σημασία. Χρησιμοποιήστε παραδείγματα επικύρωσης για να επιλέξετε ρυθμίσεις και, στη συνέχεια, αξιολογήστε το επιλεγμένο μοντέλο σε ένα ξεχωριστό σύνολο δοκιμής. Διατηρήστε μαζί αρχεία που ανήκουν στο ίδιο άτομο, έγγραφο ή συμβάν όταν διαφορετικά θα διέρρευαν πληροφορίες με τον διαχωρισμό. Για την πρόβλεψη, αξιολογήστε σε μεταγενέστερες περιόδους αντί να επιτρέψετε μελλοντικές παρατηρήσεις σε προηγούμενες προβλέψεις. Αποθηκεύστε την έκδοση δεδομένων, τους κανόνες προεπεξεργασίας, τη διαμόρφωση του μοντέλου και τα αποτελέσματα αξιολόγησης με κάθε σημείο ελέγχου. Ένα αποθηκευμένο μοντέλο χωρίς τους μετασχηματισμούς του tokenizer ή των χαρακτηριστικών του ενδέχεται να μην αναπαράγει την αρχική συμπεριφορά. Η εκπαίδευση ολοκληρώνεται μόνο για ένα καθορισμένο πείραμα. Η ανάπτυξη του αποτελέσματος προσθέτει ευθύνες παρακολούθησης και λειτουργίας.
04Δουλευμένο παράδειγμα
Μία ενημέρωση σε μοντέλο παιχνιδιού
Χρησιμοποιήστε την ενδεικτική πρόβλεψη μοντέλου = βάρος × είσοδο, με είσοδο 2, στόχο 6 και αρχικό βάρος 1.
Το τετράγωνο σφάλμα είναι (2 − 6)² = 16. Η παράγωγός του ως προς το βάρος είναι 2 × 2 × (2 − 6) = −16.
Με ρυθμό εκμάθησης 0,1, το επόμενο βάρος είναι 1 − 0,1 × (−16) = 2,6. Η νέα πρόβλεψη είναι 5,2 και το τετράγωνο του σφάλματος είναι 0,64.
Αυτό που δείχνει
Αυτός ο κατασκευασμένος υπολογισμός δείχνει μια ενημέρωση παραμέτρου. Ένα βελτιωμένο παράδειγμα δεν καθορίζει την απόδοση σε νέα παραδείγματα.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Εκπαιδεύστε έναν μικρό ταξινομητή σε αιτήματα υποστήριξης με ετικέτα και αξιολογήστε τον μια επόμενη εβδομάδα.
Συγκρίνετε μια εκπαιδευμένη πρόβλεψη ζήτησης με μια απλή γραμμή βάσης της προηγούμενης εβδομάδας προτού τη θέσετε σε λειτουργία.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Σαφέστερες αποφάσεις. Σας βοηθά να διαχωρίσετε σαφείς τεχνικούς ισχυρισμούς από τη γλώσσα μάρκετινγκ.
- Κόστος και προϋπολογισμός. Μπορείτε να κάνετε καλύτερες ερωτήσεις εφαρμογής προτού ξοδέψετε χρήματα ή χρόνο.
- Ομάδα και ροή εργασίας. Οι ομάδες με κοινή κατανόηση λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις για προϊόντα, πολιτικές και μάθηση.
Προσέξτε
- Διαφορετικές ομάδες μπορεί να χρησιμοποιούν τον ίδιο όρο με διαφορετικό τρόπο, επομένως ορίστε το πεδίο εφαρμογής νωρίς.
- Τα σημεία αναφοράς μπορεί να φαίνονται ισχυρά ενώ η απόδοση στον πραγματικό κόσμο είναι άνιση.
- Η αγνόηση της ποιότητας των δεδομένων και των σχεδίων αξιολόγησης δημιουργεί συχνά εύθραυστα αποτελέσματα.
Επόμενα βήματα
- Ξεκινήστε με έναν ορισμό σε απλή γλώσσα του αποτελέσματος που χρειάζεστε.
- Επιλέξτε μία μέτρηση επιτυχίας και μία συνθήκη αποτυχίας πριν από τη δοκιμή.
- Εκτελέστε ένα μικρό πιλότο με αντιπροσωπευτικά δεδομένα, όχι ένα εκλεπτυσμένο σετ επίδειξης.
- Τεκμηριώστε πού βοηθά το AI Training και πού είναι καλύτερες οι απλούστερες μέθοδοι.
Πηγές και περαιτέρω ανάγνωση
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the AI Training quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
Η εισαγωγή μιας προτροπής εκπαιδεύει το μοντέλο;
Μια προτροπή αλλάζει το τρέχον πλαίσιο. Αυτό από μόνο του δεν συνεπάγεται ενημέρωση βάρους. Το εάν μια υπηρεσία θα χρησιμοποιήσει αργότερα την αλληλεπίδραση για εκπαίδευση εξαρτάται από την ξεχωριστή πολιτική δεδομένων της.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα