Мұны қарапайым деп елестетпейік. «Модельді үйретіңіз» деп қайнап жатқан макарон сияқты айтатын кез келген адам мұны істемеген немесе басқа біреудің ең жаман сәттерін бастан кешіргені емес. Сіз жай ғана «жасанды интеллект моделін» үйретпейсіз. Сіз тәрбиелейсіз . Бұл шексіз есте сақтау қабілеті бар, бірақ инстинкті жоқ қиын баланы тәрбиелеуге көбірек ұқсайды.
Және таңқаларлықтай, бұл оны әдемі етеді. 💡
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:
🔗 Әзірлеушілерге арналған ең үздік 10 жасанды интеллект құралдары – өнімділікті арттырыңыз, кодты ақылды етіңіз, жылдамырақ құрастырыңыз.
Әзірлеушілерге жұмыс процестерін жеңілдетуге және әзірлеу процесін жылдамдатуға көмектесетін ең тиімді жасанды интеллект құралдарын зерттеңіз.
🔗 Бағдарламалық жасақтама әзірлеушілеріне арналған ең жақсы жасанды интеллект құралдары – жасанды интеллектке негізделген ең жақсы кодтау көмекшілері
Код сапасын, жылдамдығын және бірлесіп жұмыс істеуді жақсарту үшін әрбір әзірлеуші білуі керек жасанды интеллект құралдарының шолуы.
🔗 Кодсыз жасанды интеллект құралдары
AI Assistant дүкенінің жасанды интеллектпен құрылысты барлығына қолжетімді ететін кодсыз құралдар тізімін қарап шығыңыз.
Ең алдымен: Жасанды интеллект моделін оқыту дегеніміз
Жарайды, кідіріңіз. Техникалық жаргондардың көп қабатына үңілмес бұрын, мынаны біліңіз: жасанды интеллект моделін оқыту - бұл сандық миға үлгілерді танып, соған сәйкес әрекет етуді үйрету.
ештеңені түсінбейді . Контекстті де, эмоцияны да, тіпті логиканы да түсінбейді. Ол математикалық есептеулер шындыққа сәйкес келгенше статистикалық салмақтарды күштеп қолдану арқылы «үйренеді». 🎯 Көзіңізді байлап, бір оқты лақтырғанша лақтырғаныңызды елестетіп көріңіз. Содан кейін мұны тағы бес миллион рет жасап, шынтағыңыздың бұрышын әр нанометрге реттеңіз.
Бұл жаттығу. Бұл ақылдылық емес. Бұл табандылық.
1. Мақсатыңызды анықтаңыз немесе тырысып көріңіз 🎯
Нені шешуге тырысып жатырсыз?
Мұны өткізіп алмаңыз. Адамдар ит тұқымдарын техникалық тұрғыдан жіктей алатын, бірақ жасырын түрде чихуахуаларды хомяк деп санайтын Франкен моделіне тап болады. Өте нақты болыңыз. «Микроскоп суреттерінен қатерлі ісік жасушаларын анықтау» «медициналық заттармен айналысудан» жақсы. Белгісіз мақсаттар жобаны өлтіреді.
Одан да жақсысы, оны сұрақ сияқты тұжырымдаңыз:
«Мен модельді тек эмодзи үлгілерін пайдаланып, YouTube пікірлеріндегі сарказмды анықтауға үйрете аламын ба?» 🤔
Міне, бұл құлауға тұрарлық нәрсе.
2. Деректерді қазып алыңыз (бұл бөлік... көңілсіз) 🕳️🧹
Бұл ең көп уақытты қажет ететін, көркем емес және рухани тұрғыдан шаршататын кезең: деректер жинау.
Сіз форумдарды шарлайсыз, HTML кодын өңдейсіз, FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv . Сіз заңдарды бұзып жатырсыз ба деп ойлайсыз. Сіз бұзып жатқан боларсыз. Деректер ғылымына қош келдіңіз.
Ал деректерді алғаннан кейін? Бұл лас. 💩 Толық емес жолдар. Қате жазылған белгілер. Қайталанатындар. Ақаулықтар. «Банан» деп белгіленген жирафтың бір суреті. Әрбір деректер жиынтығы - елестер мекені. 👻
3. Алдын ала өңдеу: Армандардың өлетін жері 🧽💻
Бөлмеңізді тазалау жаман деп ойладыңыз ба? Бірнеше жүз гигабайт шикі деректерді алдын ала өңдеп көріңіз.
-
Мәтін бе? Оны таңбалау. Тоқтату сөздерін алып тастаңыз. Эмодзилерді басқарыңыз немесе тырысып көріңіз. 😂
-
Суреттер ме? Өлшемін өзгертіңіз. Пиксель мәндерін қалыпқа келтіріңіз. Түс арналары туралы алаңдаңыз.
-
Аудио? Спектрограммалар. Айтып бітті. 🎵
-
Уақыт тізбегі ме? Уақыт белгілеріңіз мас емес деп үміттенген дұрыс. 🥴
Сіз интеллектуалды емес, тазалыққа көбірек ұқсайтын код жазасыз. 🧼 Сіз бәрін қайта қарастырасыз. Мұндағы әрбір шешім кейінгі кезеңге әсер етеді. Қысым жоқ.
4. Модель архитектурасын таңдаңыз (Экзистенциалды дағдарысты еске түсіріңіз) 🏗️💀
Міне, адамдар менменсініп, алдын ала дайындалған трансформаторды құрылғы сатып алғандай жүктеп алады. Бірақ күте тұрыңыз: пицца жеткізу үшін Ferrari керек пе? 🍕
Соғысыңызға байланысты қаруыңызды таңдаңыз:
| Модель түрі | Ең жақсысы | Артықшылықтары | Кемшіліктері |
|---|---|---|---|
| Сызықтық регрессия | Үздіксіз мәндер бойынша қарапайым болжамдар | Жылдам, түсіндірілетін, шағын деректермен жұмыс істейді | Күрделі қарым-қатынастар үшін нашар |
| Шешім ағаштары | Жіктеу және регрессия (кестелік деректер) | Көрнекі түрде көрсету оңай, масштабтаудың қажеті жоқ | Шамадан тыс киюге бейім |
| Кездейсоқ орман | Сенімді кестелік болжамдар | Жоғары дәлдік, жетіспейтін деректерді өңдейді | Жаттығу баяу, түсіндіру қиынырақ |
| CNN (ConvNets) | Кескіндерді жіктеу, нысанды анықтау | Кеңістіктік деректер үшін тамаша, үлгіге күшті фокус | Көп деректер мен GPU қуатын қажет етеді |
| RNN / LSTM / GRU | Уақыт қатарлары, тізбектер, мәтін (негізгі) | Уақытша тәуелділіктерді өңдейді | Ұзақ мерзімді есте сақтау қабілетімен күресу (жоғалып бара жатқан градиенттер) |
| Трансформаторлар (BERT, GPT) | Тіл, көру, көпмодальды тапсырмалар | Заманауи, масштабталатын, қуатты | Өте көп ресурстарды қажет етеді, оқыту қиын |
Шамадан тыс жасамаңыз. Тек икемдеу үшін келмесеңіз. 💪
5. Жаттығу циклі (Ақыл-ойдың шаршайтын жері) 🔁🧨
Енді бұл таңқаларлық болып барады. Сіз модельді іске қосасыз. Ол ақымақтықтан басталады. Мысалы, «барлық болжамдар = 0» ақымақтық. 🫠
Содан кейін... үйренеді.
Жоғалту функциялары мен оңтайландырғыштар, кері таралу және градиенттің төмендеуі арқылы миллиондаған ішкі салмақтарды реттейді, оның қаншалықты қате екенін азайтуға тырысады. 📉 Сіз графиктерге қызығасыз. Сіз платоларға айқайлайсыз. Сіз валидация шығынындағы кішкентай төмендеулерді құдайлық сигналдар сияқты мақтайсыз. 🙏
Кейде модель жақсарады. Кейде мағынасыздыққа айналады. Кейде шамадан тыс үйлесімділік танытып, даңқты магнитофонға айналады. 🎙️
6. Бағалау: Сандар мен ішкі сезім 🧮🫀
Міне, сіз оны көрінбейтін деректермен салыстырасыз. Сіз келесідей көрсеткіштерді пайдаланасыз:
-
Дәлдік: 🟢 Егер деректеріңіз бұрмаланбаған болса, жақсы бастапқы көрсеткіш.
-
Дәлдік / Еске түсіру / F1 ұпайы: 📊 Жалған оң нәтижелер ауырған кезде маңызды.
-
ROC-AUC: 🔄 Қисықтық драмасы бар екілік тапсырмалар үшін тамаша.
-
Шатысу матрицасы: 🤯 Аты дәл.
Тіпті жақсы сандар да жаман мінез-құлықты жасыра алады. Көзіңізге, ішкі түйсігіңізге және қателіктер журналыңызға сеніңіз.
7. Орналастыру: яғни Кракенді босату 🐙🚀
Енді ол «жұмыс істейтін» болғандықтан, сіз оны біріктіресіз. Модель файлын сақтайсыз. Оны API-ға орап, Dockerize жасайсыз. Өндіріске қосасыз. Не дұрыс болмауы мүмкін?
Ой, бәрі дұрыс. 🫢
Жиек қаптамалары пайда болады. Пайдаланушылар оны сындырады. Журналдар айқайлайды. Сіз заттарды тікелей түзетіп, солай істегіңіз келгендей боласыз.
Сандық траншеялардан соңғы кеңестер ⚒️💡
-
Қоқыс деректері = қоқыс моделі. Нүкте. 🗑️
-
Кішкентайдан бастаңыз, содан кейін масштабтаңыз. Кішкентай қадамдар ай сәулесінен асып түседі. 🚶♂️
-
Барлығын тексеріп көріңіз. Сол бір нұсқаны сақтамағаныңызға өкінесіз.
-
Шатысты, бірақ шынайы жазбалар жазыңыз. Кейін өзіңізге алғыс айтасыз.
-
Ішкі түйсігіңізді деректермен тексеріңіз. Немесе жоқ. Күнге байланысты.
Жасанды интеллект моделін оқыту - өзіңіздің шамадан тыс сенімділігіңізді түзетумен бірдей.
Сіз себепсіз бұзылғанша өзіңізді ақылды деп ойлайсыз.
Сіз оны аяқ киім туралы деректер жиынында киттерді болжай бастағанша дайын деп ойлайсыз. 🐋👟
Бірақ ол шерткенде - модель шынымен түсінгенде - алхимия сияқты сезіледі. ✨
Ал сонда? Сондықтан біз мұны істей береміз.