AI моделін қалай жасауға болады

AI моделін қалай жасауға болады. Толық қадамдар түсіндірілді.

AI моделін жасау драмалық естіледі - фильмдегі ғалымның ерекшеліктер туралы күбірлегені сияқты - сіз мұны бір рет жасағанша. Сонда сіз мұның жартысы тазалық жұмысы, жартысы күрделі сантехника және оғаш тәуелділік екенін түсінесіз. Бұл нұсқаулықта AI моделін соңына дейін қалай жасауға болады: деректерді дайындау, оқыту, тестілеу, орналастыру және иә - қызықсыз, бірақ өмірлік маңызды қауіпсіздік тексерулері. Біз кездейсоқ реңкпен, егжей-тегжейлі және эмодзилерді араластырамыз, өйткені шынымды айтсам, неге техникалық жазу салықты толтыру сияқты болуы керек?

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 AI арбитраж дегеніміз не: бұл сөздің артындағы шындық
AI арбитражын, оның тәуекелдерін, мүмкіндіктерін және нақты әлемдегі салдарын түсіндіреді.

🔗 AI жаттықтырушы дегеніміз не
AI жаттықтырушысының рөлін, дағдыларын және жауапкершілігін қамтиды.

🔗 Символдық AI дегеніміз не: білуіңіз керек барлық нәрсе
Символдық AI тұжырымдамаларын, тарихын және практикалық қолданбаларын бөледі.

Жасанды интеллект үлгісі неден тұрады - негіздері ✅

«Жақсы» модель әзірлеуші ​​жазу кітапшаңызда 99% дәлдікке жетіп, өндірісте сізді ұятқа қалдыратын модель емес. Бұл мыналардың бірі:

  • Жақсы жақтау → мәселе анық, кірістер/шығыстар анық, метрика келісілген.

  • Деректер адал → деректер жинағы сүзгіден өткен арман нұсқасын емес, нақты әлемді бейнелейді. Таралуы белгілі, ағып кету жабылған, жапсырмалар қадағаланады.

  • сенімді → үлгі құламайды.

  • Сезіммен бағаланады → Көшбасшылар тақтасының бостығы емес, шындыққа сәйкес метрика. ROC AUC керемет көрінеді, бірақ кейде F1 немесе калибрлеу бизнесті қызықтырады.

  • Орналастыруға болатын → болжамды шығару уақыты, ақылға қонымды ресурстар, орналастырудан кейінгі бақылау кіреді.

  • Жауапты → әділдік сынақтары, түсіндірмелілік, дұрыс пайдаланбау үшін қоршаулар [1].

Осыларды басыңыз және сіз сол жерде жолдың көп бөлігіне жеттіңіз. Қалғаны жай ғана итерация және «ішектің сезімі» сызықшасы. 🙂

Шағын соғыс тарихы: алаяқтық үлгісінде жалпы F1 тамаша көрінді. Содан кейін біз география + «бар және жоқ карта» бойынша бөлеміз. Таңқаларлық: бір тілімде жалған негативтер. Сабақ өртенді - ерте кесіңіз, жиі кесіңіз.

Жылдам бастау: AI моделін жасаудың ең қысқа жолы ⏱️

  1. Тапсырманы анықтаңыз : жіктеу, регрессия, рейтинг, реттілік таңбалау, генерация, ұсыныс.

  2. Деректерді жинақтау : жинау, жою, дұрыс бөлу (уақыт/нысан), оны құжаттау [1].

  3. Базалық : әрқашан кішкентайдан бастаңыз - логистикалық регрессия, кішкентай ағаш [3].

  4. Үлгі тобын таңдаңыз : кестелік → градиентті күшейту; мәтін → шағын трансформатор; көру → алдын ала дайындалған CNN немесе магистраль [3][5].

  5. Жаттығу циклі : оптимизатор + ерте тоқтату; жоғалтуды да, валидацияны да қадағалаңыз [4].

  6. Бағалау : өзара тексеру, қателерді талдау, ауысым бойынша тестілеу.

  7. Пакет : салмақтарды сақтау, препроцессорлар, API орауыш [2].

  8. Монитор : сағаттың дрейфі, кешігуі, дәлдіктің ыдырауы [2].

Қағазда әдемі көрінеді. Іс жүзінде, тәртіпсіз. Және бұл жақсы.

Салыстыру кестесі: AI моделін қалай жасауға болады 🛠️ құралдары

Құрал / Кітапхана Ең жақсысы Бағасы Неліктен жұмыс істейді (ескертпелер)
scikit-learn Кестелік, негізгі сызықтар Тегін - OSS Таза API, жылдам эксперименттер; әлі де классиканы жеңеді [3].
PyTorch Терең оқу Тегін - OSS Динамикалық, оқылатын, үлкен қауымдастық [4].
TensorFlow + Керас Өндіріс DL Тегін - OSS Керас достық; TF Serving орналастыруды тегістейді.
JAX + зығыр Зерттеу + жылдамдық Тегін - OSS Autodiff + XLA = өнімділікті арттыру.
Құшақтап тұрған бет трансформаторлары NLP, түйіндеме, аудио Тегін - OSS Алдын ала дайындалған модельдер + құбырлар... аспаздың сүйісі [5].
XGBoost/LightGBM Кестелік үстемдік Тегін - OSS Көбінесе қарапайым деректер жиынында DL-ді жеңеді.
FastAI Достық DL Тегін - OSS Жоғары деңгейлі, кешірімді дефолттар.
Cloud AutoML (әртүрлі) Жоқ/төмен код Қолдануға негізделген $ Сүйреп апару, тастау, орналастыру; таңқаларлық қатты.
ONNX жұмыс уақыты Қорытынды шығару жылдамдығы Тегін - OSS Оңтайландырылған қызмет көрсету, шеттерге ыңғайлы.

Қайта ашуды жалғастыратын құжаттар: scikit-learn [3], PyTorch [4], Құшақтап тұрған бет [5].

1-қадам - ​​Проблеманы батыр емес, ғалым сияқты 🎯 жақтаңыз

Кодты жазбас бұрын мынаны дауыстап айтыңыз: Бұл модель қандай шешім туралы хабарлайды? Егер бұл анық емес болса, деректер жинағы нашар болады.

  • Болжам мақсаты → бір баған, бір анықтама. Мысалы: 30 күн ішінде өшіру керек пе?

  • Түйіршіктілік → пайдаланушыға, сеансқа, элементке - араластырмаңыз. Ағып кету қаупі жоғарылайды.

  • Шектеулер → кідіріс, жад, құпиялылық, шетке қарсы сервер.

  • Табыс көрсеткіші → бір негізгі + бірнеше күзетші. Теңгерімсіз сабақтар? AUPRC + F1 пайдаланыңыз. Регрессия? Медиандар маңызды болған кезде MAE RMSE-ні жеңе алады.

Шайқас туралы кеңес: README бірінші бетіне осы шектеулерді + метриканы жазыңыз. Өнімділік пен кідіріс соқтығысқанда болашақ аргументтерді сақтайды.

2-қадам - ​​Деректерді жинау, тазалау және нақты ұстап тұратын бөліктер 🧹📦

Деректер - бұл модель. Сіз оны білесіз. Дегенмен, тұзақтар:

  • Шығу → қайдан, кімнің иелігінде, қандай саясатпен [1].

  • Белгілер → қатаң нұсқаулар, аннотатор аралық тексерулер, аудиттер.

  • Көшірме → жасырын көшірмелер көрсеткіштерді толтырады.

  • Бөлу → кездейсоқ әрқашан дұрыс емес. Болжау үшін уақытқа негізделген, пайдаланушының ағып кетуін болдырмау үшін нысанға негізделген.

  • Ағып кету → жаттығу кезінде болашаққа көз жүгіртпеу.

  • Құжаттар схемасы, жинағы, қиғаштықтары бар жылдам деректер картасын

Ритуал: мақсатты таратуды + жоғарғы мүмкіндіктерді визуализациялау. ешқашан қол тигізбейтін сынақ жинағын соңғысына дейін ұстаңыз

3-қадам - ​​Біріншіден, негізгі көрсеткіштер: айларды үнемдейтін қарапайым модель 🧪

Базалық сызықтар әсем емес, бірақ олар үміттерді негіздейді.

  • Кестелік → scikit-learn LogisticRegression немесе RandomForest, содан кейін XGBoost/LightGBM [3].

  • Мәтін → TF-IDF + сызықтық классификатор. Трансформаторлар алдындағы ақыл-ойды тексеру.

  • Көру → кішкентай CNN немесе алдын ала дайындалған магистраль, мұздатылған қабаттар.

Егер сіздің терең торыңыз бастапқы сызықты әрең жеңсе, дем алыңыз. Кейде сигнал күшті емес.

4-қадам - ​​Деректерге сәйкес келетін модельдеу тәсілін таңдаңыз 🍱

Кестелік

Алдымен градиентті күшейту - өте тиімді. Функция инженериясы (өзара әрекеттесу, кодтау) әлі де маңызды.

Мәтін

Жеңіл дәлдікпен алдын ала дайындалған трансформаторлар. Егер кідіріс маңызды болса, тазартылған модель [5]. Токенизаторлар да маңызды. Жылдам жеңіске жету үшін: HF құбырлары.

Суреттер

Алдын ала дайындалған омыртқадан + дәл баптаудан бастаңыз. Шынайы түрде көбейтіңіз (айналдыру, кесу, дірілдеу). Кішкентай деректер үшін, аз түсіру немесе сызықтық зондтар.

Уақыт қатары

Базалық көрсеткіштер: артта қалу ерекшеліктері, жылжымалы орташа мәндер. Ескі мектептегі ARIMA және заманауи күшейтілген ағаштар. Тексеру кезінде уақыт тәртібін әрқашан құрметтеңіз.

Негізгі ереже: кішкентай, тұрақты модель > шамадан тыс құбыжық.

5-қадам - ​​Жаттығу циклы, бірақ асқындырмаңыз 🔁

Сізге қажет нәрсе: деректерді жүктеуші, модель, жоғалту, оңтайландырушы, жоспарлаушы, журнал жүргізу. Дайын.

  • Оңтайландырушылар : Адам немесе SGD импульсі бар. Шамадан тыс тербелмеңіз.

  • Пакет өлшемі : құрылғы жадысын ұрып-соғусыз максимум.

  • Регуляризация : оқудан шығу, салмақтың төмендеуі, ерте тоқтату.

  • Аралас дәлдік : үлкен жылдамдықты арттыру; заманауи фреймворктар оны жеңілдетеді [4].

  • Репродуктивтілігі : жиынтық тұқымдар. Ол әлі де дірілдейді. Бұл қалыпты жағдай.

Канондық үлгілер үшін PyTorch оқулықтарын қараңыз [4].

6-қадам – көшбасшылар тақтасындағы ұпайларды емес, шындықты көрсететін бағалау 🧭

Орташа мәндерді ғана емес, кесінділерді тексеріңіз:

  • Калибрлеу → ықтималдықтар бір нәрсені білдіруі керек. Сенімділік сызбалары көмектеседі.

  • Шатасу түсініктері → шектік қисық сызықтар, айырбастаулар көрінеді.

  • Қате шелектері → аймақ, құрылғы, тіл, уақыт бойынша бөлінген. Әлсіздіктерді анықтау.

  • Беріктік → ауысымдағы сынақ, кедергі кірістері.

  • Адам-in-loop → егер адамдар оны пайдаланса, пайдалану мүмкіндігін тексеріңіз.

Жылдам анекдот: еске түсірудің бір төмендеуі жаттығу мен өндіріс арасындағы Юникодты қалыпқа келтіру сәйкессіздігінен туындады. Құны? 4 толық ұпай.

7-қадам - ​​орау, қызмет көрсету және көз жасынсыз MLOps 🚚

Бұл жерде жобалар жиі жүреді.

  • Артефактілер : үлгі салмақтары, препроцессорлар, хэшті орындау.

  • Env : түйреуіш нұсқалары, контейнерлік lean.

  • Интерфейс : /health + /predict .

  • Кешігу/өткізу : пакеттік сұраулар, қыздыру үлгілері.

  • Аппараттық құрал : классика үшін жақсы процессор; DL үшін графикалық процессорлар. ONNX жұмыс уақыты жылдамдықты/тасымалдауды арттырады.

Толық конвейер үшін (CI/CD/CT, мониторинг, кері қайтару) Google MLOps құжаттары берік [2].

8-қадам - ​​Дүрбелеңсіз бақылау, дрейф және қайта даярлау 📈🧭

Модельдердің ыдырауы. Пайдаланушылар дамиды. Деректер құбырлары дұрыс жұмыс істемейді.

  • Деректерді тексеру : схема, ауқымдар, нөлдер.

  • Болжамдар : үлестірімдер, дрейф-метрика, шектен тыс көрсеткіштер.

  • Өнімділік : белгілер келгенде, көрсеткіштерді есептеңіз.

  • Ескертулер : кідіріс, қателер, дрейф.

  • Кадентті қайта жаттықтыру : триггерге негізделген > күнтізбеге негізделген.

Циклды құжаттаңыз. Вики «тайпалық жадты» ұрады. Google CT Playbooks [2] қараңыз.

Жауапты AI: әділдік, құпиялылық, түсіндіру 🧩🧠

Адамдар зардап шеккен болса, жауапкершілік міндетті емес.

  • Әділдік сынақтары → сезімтал топтар бойынша бағалаңыз, егер олқылықтар болса, азайтыңыз [1].

  • Түсіндіру мүмкіндігі → кестелік үшін SHAP, тереңдік үшін атрибуция. Мұқият ұстаңыз.

  • Құпиялылық/қауіпсіздік → PII азайту, анонимдеу, мүмкіндіктерді құлыптау.

  • Саясат → мақсатты және тыйым салынған пайдалануды жазыңыз. Ауырсынуды кейінірек сақтайды [1].

Жылдам шағын шолу 🧑🍳

Пікірлерді жіктеп жатырмыз делік: оң және теріс.

  1. Деректер → шолуларды жинау, жою, уақыт бойынша бөлу [1].

  2. Базалық → TF-IDF + логистикалық регрессия (scikit-learn) [3].

  3. Жаңарту → құшақтайтын беті бар шағын алдын ала дайындалған трансформатор [5].

  4. Пойыз → бірнеше дәуір, ерте аялдама, F1 жолы [4].

  5. Бағалау → шатастыру матрицасы, дәлдік@қайта шақыру, калибрлеу.

  6. Пакет → токенизатор + үлгі, FastAPI орауыш [2].

  7. Монитор → санаттар бойынша дрейфті көру [2].

  8. Жауапты түзетулер → PII сүзгісі, құпия деректерді құрметтеңіз [1].

Тығыз кідіріс? Үлгіні тазарту немесе ONNX жүйесіне экспорттау.

Модельдерді ақылды етіп көрсететін, бірақ мылқау әрекет ететін жиі кездесетін қателіктер 🙃

  • Ағып кеткен мүмкіндіктер (поезддағы оқиғадан кейінгі деректер).

  • Қате көрсеткіш (команда еске түсіру туралы ойлаған кезде AUC).

  • Кішкентай валь жинағы (шулы «серпілістер»).

  • Сыныптың теңгерімсіздігі еленбейді.

  • Сәйкес емес алдын ала өңдеу (поезд және қызмет көрсету).

  • Шамадан тыс теңшеу тым ерте.

  • Шектеулерді ұмыту (мобильді қосымшадағы алып модель).

Оңтайландыру амалдары 🔧

  • Ақылдырақ қосыңыз : қатты негативтер, шынайы кеңейту.

  • Қаттырақ реттеңіз: оқудан шығу, кішірек үлгілер.

  • Оқу жылдамдығының кестелері (косинус/қадам).

  • Пакеттік тазалау - үлкенірек әрқашан жақсы емес.

  • Аралас дәлдік + жылдамдық үшін векторлау [4].

  • Кванттау, жұқа үлгілерге кесу.

  • Кэшті ендірулер/ауыр операцияларды алдын ала есептеу.

Жарылып кетпейтін деректерді таңбалау 🏷️

  • Әдістемелік нұсқаулар: егжей-тегжейлі, жиектері бар.

  • Пойыз таңбалаушылары: калибрлеу тапсырмалары, келісімді тексеру.

  • Сапасы: алтын жинақтар, нүктелік тексерулер.

  • Құралдар: нұсқаланған деректер жиындары, экспортталатын схемалар.

  • Этика: әділ еңбекақы, жауапты дереккөз. Толық нүкте [1].

Орналастыру үлгілері 🚀

  • Пакеттік балл → түнгі жұмыстар, қойма.

  • Нақты уақыттағы микросервис → API синхрондау, кэштеуді қосыңыз.

  • Ағын → оқиғаға негізделген, мысалы, алаяқтық.

  • Edge → компресс, сынақ құрылғылары, ONNX/TensorRT.

Runbook сақтаңыз: кері қайтару қадамдары, артефакттарды қалпына келтіру [2].

Уақытыңызды кетіретін ресурстар 📚

  • Негіздер: scikit-learn пайдаланушы нұсқаулығы [3]

  • DL үлгілері: PyTorch оқулықтары [4]

  • Оқытуды тасымалдау: Құшақтап тұрған жүзді жылдам бастау [5]

  • Басқару/тәуекел: NIST AI RMF [1]

  • MLOps: Google Cloud ойын кітаптары [2]

Жиі қойылатын сұрақтар 💡

  • GPU керек пе? Кесте үшін емес. DL үшін, иә (бұлтты жалға алу жұмыстары).

  • Деректер жеткілікті ме? Жапсырмалар шулы болғанша көбірек. Кішкентайдан бастаңыз, қайталаңыз.

  • Метрикалық таңдау? Бір сәйкес шешімнің құны. Матрицаны жазыңыз.

  • Негізгі сызықты өткізіп жіберу керек пе? Сіз таңғы асты өткізіп, өкінетін сияқтысыз.

  • AutoML? Жүктеу үшін тамаша. Әлі де өз аудиттеріңізді жасаңыз [2].

Сәл шатасатын шындық 🎬

AI моделін қалай жасауға болады, бұл экзотикалық математика туралы азырақ және қолөнер туралы көбірек: нақты кадр, таза деректер, негізгі сананы тексеру, нақты бағалау, қайталанатын итерация. Жауапкершілікті қосыңыз, сондықтан болашақта алдын алуға болатын келеңсіздіктерді тазаламаңыз [1][2].

Шындығында, «қызықсыз» нұсқасы - тығыз және әдістемелік - жұма күні таңғы сағат 2-де асыққан жарқыраған модельді жиі жеңеді. Ал егер сіздің бірінші әрекетіңіз ебедейсіз болып көрінсе? Бұл қалыпты жағдай. Модельдер ашытқы ашытқылары сияқты: тамақтандырыңыз, бақылаңыз, кейде қайта қосыңыз. 🥖🤷

TL; DR

  • Фрейм мәселесі + метрика; ағып кетуді өлтіріңіз.

  • Ең алдымен бастапқы; қарапайым құралдар рок.

  • Алдын ала дайындалған модельдер көмектеседі - оларға табынбаңыз.

  • Бөлімдер бойынша бағалау; калибрлеу.

  • MLOps негіздері: нұсқа жасау, бақылау, кері қайтару.

  • Жауапты AI бұрандалы емес.

  • Қайталаңыз, күліңіз - сіз AI үлгісін жасадыңыз. 😄

Анықтамалар

  1. NIST — Жасанды интеллект тәуекелдерін басқару құрылымы (AI RMF 1.0) . Сілтеме

  2. Google Cloud — MLOps: машиналық оқытудағы үздіксіз жеткізу және автоматтандыру құбырлары . Сілтеме

  3. scikit-learn — Пайдаланушы нұсқаулығы . Сілтеме

  4. PyTorch — Ресми оқулықтар . Сілтеме

  5. Құшақтап тұрған бет — Transformers жылдам іске қосу . Сілтеме

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу