AI модельдері дегеніміз не

AI модельдері дегеніміз не? Терең сүңгу.

, AI модельдері деген не және неге бәрі олар туралы сиқырлы заклинание сияқты айтады деп сұрап көрдіңіз бе Дәл солай. Бұл менің тым формальды емес, кейде біржақты пікірім, сізді «е-е, түсініксіз» деген сөзден «кешкі ас кезінде қауіпті сенімділікке» дейін жеткізу үшін. Біз: олардың не екенін, олардың нені пайдалы (жай ғана жылтыр емес), олардың қалай жаттығатынын, тайсалмай қалай таңдауға болатынын және сіз ауырғаннан кейін ғана білетін бірнеше тұзақтарды анықтаймыз.

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

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

🔗 Символдық AI дегеніміз не: білуіңіз керек барлық нәрсе
Символдық AI, оның әдістері және заманауи қолданбаларды қамтиды.

🔗 AI үшін деректерді сақтау талаптары: нені білу керек
AI деректерін сақтау қажеттіліктерін және практикалық ойларды бөледі.

Сонымен, AI модельдері дегеніміз не? 🧠

үйренген функция . Сіз оған кірістерді бересіз, ол шығыстарды шығарады. Бір қызығы, ол мыңдаған мысалдарды қарап шығу және әр жолы «аз қателесу» жолын өзгерту арқылы анықтайды Мұны жеткілікті түрде қайталаңыз, сонда сіз онда бар екенін түсінбеген үлгілерді байқай бастайды.

Егер сіз сызықтық регрессия, шешім ағаштары, нейрондық желілер, трансформаторлар, диффузиялық модельдер немесе тіпті k-ең жақын көршілер сияқты атауларды естіген болсаңыз, иә, олардың барлығы дәл осы тақырыптағы рифтер: деректер енгізіледі, модель картаны үйренеді, нәтиже шығады. Түрлі костюмдер, бір шоу.

Ойыншықтарды нағыз құралдардан несімен ажыратады✅

Көптеген модельдер демонстрацияда керемет көрінеді, бірақ өндірісте құлдырады. Жабысқандар әдетте ересектерге тән қасиеттердің қысқаша тізімін бөліседі:

  • Жалпылау - ешқашан көрмеген деректерді бөлшектемей өңдейді.

  • Сенімділік - кірістер біртүрлі болған кезде тиын лақтыру сияқты әрекет етпейді.

  • Қауіпсіздік және қауіпсіздік - ойын немесе қате пайдалану қиынырақ.

  • Түсіндіру - әрқашан мөлдір емес, бірақ кем дегенде жөндеуге болады.

  • Құпиялылық және әділдік - деректер шекараларын құрметтейді және біржақтылыққа салынбайды.

  • Тиімділік - ауқымда жұмыс істеу үшін жеткілікті қолжетімді.

Бұл негізінен кір жуу тізімінің реттеушілері және тәуекел шеңберлері - жарамдылық, қауіпсіздік, есеп берушілік, ашықтық, әділдік, ең жақсы хиттер. Бірақ шынымды айтсам, бұлар жақсы емес; егер адамдар сіздің жүйеңізге тәуелді болса, олар кестедегі үлестер.

Жылдам сананы тексеру: модельдер және алгоритмдер және деректер 🤷

Міне, үш бөлікке бөлу:

  • Модель – кірістерді шығысқа айналдыратын үйренген «зат».

  • Алгоритм – модельді жаттықтыратын немесе іске қосатын рецепт (градиенттің түсуі, сәулені іздеу).

  • Деректер - үлгіні қалай ұстау керектігін үйрететін өңделмеген мысалдар.

Сәл ыңғайсыз метафора: деректер - сіздің ингредиенттеріңіз, алгоритм - рецепт, ал модель - торт. Кейде бұл дәмді, кейде ол ортасына батып кетеді, өйткені сіз тым ерте қарағансыз.

Сіз шынымен кездесетін AI модельдерінің отбасылары 🧩

Шексіз санаттар бар, бірақ міне практикалық тізім:

  1. Сызықтық және логистикалық модельдер – қарапайым, жылдам, түсіндірілетін. Кестелік деректер үшін әлі де теңдесі жоқ базалық көрсеткіштер.

  2. Ағаштар мен ансамбльдер - шешім ағаштары болса, онда бөлінген; орманды біріктіріңіз немесе оларды арттырыңыз және олар таңқаларлық күшті.

  3. Конволюционды нейрондық желілер (CNNs) – кескін/бейне тану негізі. Сүзгілер → жиектер → кескіндер → нысандар.

  4. Жүйелік модельдер: RNN және трансформаторлар – мәтін, сөйлеу, белоктар, кодтар үшін. Трансформерлердің өзіне көңіл бөлуі ойынды өзгертті [3].

  5. Диффузиялық модельдер – генеративті, кездейсоқ шуды кезең-кезеңімен когерентті кескіндерге айналдырады [4].

  6. Графикалық нейрондық желілер (GNNs) – желілер мен қарым-қатынастар үшін құрастырылған: молекулалар, әлеуметтік графиктер, алаяқтық сақиналар.

  7. Оқытуды күшейту (RL) - сыйақыны оңтайландыратын сынақ және қате агенттері. Робототехника, ойындар, дәйекті шешімдер туралы ойланыңыз.

  8. Ескі сенімділер: kNN, Naive Bayes кеше жауаптар қажет болғанда .

Бүйірлік ескерту: кестелік деректерде оны асқындырмаңыз. Логистикалық регрессия немесе күшейтілген ағаштар жиі терең торларға айналады. Трансформаторлар керемет, тек барлық жерде емес.

Капот астында жаттығу қандай көрінеді 🔧

градиенттің түсуінің қандай да бір түрі арқылы жоғалту функциясын азайту арқылы үйренеді . Кері таралу түзетулерді артқа қарай итереді, осылайша әрбір параметр қалай жылжыту керектігін біледі. Ерте тоқтату, реттеу немесе ақылды оптимизаторлар сияқты трюктерді себіңіз, осылайша ол хаосқа кетпейді.

Жұмыс үстеліңіздің үстінен түсіруге тұрарлық шындықты тексеру:

  • Деректер сапасы > үлгі таңдау. Шынайы.

  • Әрқашан қарапайым нәрсемен негіздеңіз. Сызықтық үлгі резервуарлары болса, деректер құбыры да солай болуы мүмкін.

  • Бақылауды тексеру. Жаттығудың жоғалуы төмендесе, бірақ валидация жоғалуы жоғарыласа - сәлем, артық фитинг.

Бағалау модельдері: дәлдік өтірік 📏

Дәлдік жақсы естіледі, бірақ бұл қорқынышты жалғыз сан. Тапсырмаңызға байланысты:

  • Дәлдік - сіз позитивті айтқан кезде қаншалықты жиі дұрыс айтасыз?

  • Еске салыңыз - барлық нақты позитивтердің қаншасын таптыңыз?

  • F1 - дәлдік пен еске түсіруді теңестіреді.

  • PR қисықтары - әсіресе теңгерімсіз деректерде, ROC-қа қарағанда әлдеқайда адал [5].

Бонус: калибрлеуді тексеріңіз (ықтималдықтар бірдеңені білдіреді ме?) және дрейфті (сіздің кіріс деректеріңіз аяғыңыздың астында ауысады ма?). Тіпті «керемет» модель ескіреді.

Басқару, тәуекел, жол ережесі 🧭

Сіздің үлгіңіз адамдарға тигеннен кейін, сәйкестік маңызды. Екі үлкен зәкір:

  • NIST AI RMF – ерікті, бірақ практикалық, өмірлік цикл қадамдары (басқару, карта, өлшеу, басқару) және сенімділік шелектері [1].

  • ЕО AI актісі – тәуекелге негізделген реттеу, 2024 жылдың шілдесінен бастап заң болып табылады, тәуекелі жоғары жүйелерге және тіпті кейбір жалпы мақсаттағы үлгілерге қатаң міндеттер белгілейді [2].

Прагматикалық қорытынды: не салғаныңызды, оны қалай сынағаныңызды және қандай тәуекелдерді тексергеніңізді құжаттаңыз. Түн ортасы жедел қоңырауларды кейінірек сақтайды.

Ақыл-ойды жоғалтпай үлгі таңдау 🧭➡️

Қайталанатын процесс:

  1. Шешімді анықтаңыз - жақсы қате және жаман қате деген не?

  2. Аудит мәліметтері – көлемі, балансы, тазалығы.

  3. Шектеулерді орнату – түсіндірмелілік, кідіріс, бюджет.

  4. Негізгі сызықтарды іске қосыңыз - сызықтық/логистикалық немесе шағын ағаштан бастаңыз.

  5. Ақылды қайталаңыз - мүмкіндіктерді қосыңыз, баптаңыз, содан кейін үстіртке жеткен кезде отбасыларды ауыстырыңыз.

Бұл жалықтырады, бірақ бұл жерде жалықтыру жақсы.

Салыстыру суреті 📋

Модель түрі Аудитория Бағасы Неліктен жұмыс істейді
Сызықтық және логистикалық сарапшылар, ғалымдар төмен – орташа түсіндірілетін, жылдам, кестелік қуат көзі
Шешім ағаштары аралас командалар төмен адам оқи алатын бөлулер, сызықты емес өңдеу
Кездейсоқ орман өнім топтары орташа ансамбльдер дисперсияны азайтады, күшті генералистер
Градиентті күшейтетін ағаштар деректер ғалымдары орташа SOTA кестелік, шамадан тыс мүмкіндіктері бар күшті
CNN көзқарас адамдар орташа – жоғары конволюция → кеңістіктік иерархиялар
Трансформаторлар NLP + мультимодальды жоғары өзіне-өзі назар аудару әдемі таразылайды [3]
Диффузия модельдері шығармашылық ұжымдар жоғары жоққа шығару генеративті сиқырды береді [4]
GNNs графиктер орташа – жоғары хабарды жіберу қатынастарды кодтайды
kNN / Naive Bayes хакерлер асығыс өте төмен қарапайым базалық сызықтар, лезде орналастыру
Оқытуды күшейту зерттеу – ауыр орташа – жоғары дәйекті әрекеттерді оңтайландырады, бірақ реттеу қиынырақ

Тәжірибедегі «мамандықтар» 🧪

  • Суреттер → CNN жергілікті үлгілерді үлкенірек етіп жинақтау арқылы жақсы нәтиже береді.

  • Тіл → Трансформаторлар, өз-өзіне көңіл бөле отырып, ұзақ контекстті өңдейді [3].

  • Графиктер → GNN қосылымдар маңызды болғанда жарқырайды.

  • Генеративті орта → Диффузиялық модельдер, қадамдық деноизизация [4].

Деректер: тыныш MVP 🧰

Модельдер нашар деректерді сақтай алмайды. Негіздері:

  • Деректер жиынын дұрыс бөлу (ағып кету жоқ, уақытты сақтау).

  • Теңгерімсіздікті жеңу (қайта іріктеу, салмақтар, шекті мәндер).

  • Инженердің мүмкіндіктері мұқият - тіпті терең үлгілер де пайдалы.

  • Ақыл-есі дұрыстығын айқас тексеру.

Өзіңізді қалжыңдамай-ақ табысты өлшеу 🎯

Көрсеткіштерді нақты шығындарға сәйкестендіріңіз. Мысалы: билет триажын қолдау.

  • Еске алу жедел билеттерді ұстау жылдамдығын арттырады.

  • Дәлдік агенттерді шуға батып кетуден сақтайды.

  • F1 екеуін де теңестіреді.

  • Жүйе үнсіз шіріп кетпеуі үшін дрейф пен калибрлеуді қадағалаңыз.

Тәуекел, әділдік, құжат- ертерек жаса 📝

Құжаттарды қағазбастылық ретінде емес, сақтандыру ретінде қарастырыңыз. Біржақтылық тексерулері, сенімділік сынақтары, деректер көздері - оны жазып алыңыз. AI RMF [1] сияқты құрылымдар және ЕО AI актісі [2] сияқты заңдар бәрібір үстел басына айналуда.

Жылдам бастаудың жол картасы 🚀

  1. Шешім мен көрсеткішті белгілеңіз.

  2. Таза деректер жинағын жинаңыз.

  3. Сызықтық/ағашпен негізгі сызық.

  4. Модал үшін дұрыс отбасына өтіңіз.

  5. Сәйкес көрсеткіштермен бағалаңыз.

  6. Жеткізу алдында тәуекелдерді құжаттаңыз.

Жиі қойылатын сұрақтар найзағай ⚡

  • Күте тұрыңыз, тағы да – AI моделі дегеніміз не?
    Кірістерді шығыстарға салыстыру үшін деректерге үйретілген функция. Сиқыр жаттау емес, жалпылау.

  • Үлкен модельдер әрқашан жеңе ме?
    Кестелерде емес- ағаштар әлі де билік етеді. Мәтінде/суреттерде иә, өлшем жиі көмектеседі [3][4].

  • Түсіндіру және дәлдік?
    Кейде айырбастау. Гибридті стратегияларды қолданыңыз.

  • Нақты баптау немесе жылдам инженерия?
    Тәуелді – бюджет пен тапсырма көлемі белгілейді. Екеуінің де орны бар.

TL;DR 🌯

AI үлгілері = деректерден үйренетін функциялар. Оларды пайдалы ететін нәрсе - дәлдік емес, сенім, тәуекелдерді басқару және ойластырылған орналастыру. Қарапайым бастаңыз, маңызды нәрсені өлшеңіз, ұнамсыз бөліктерді құжаттаңыз, содан кейін (және содан кейін ғана) сәнді болыңыз.

Тек бір сөйлемді сақтасаңыз: AI үлгілері үйренген функциялар болып табылады, оңтайландыру арқылы оқытылады, контекстке тән көрсеткіштермен бағаланады және қоршаулармен орналастырылады. Мәміленің бәрі осы.

Анықтамалар

  1. NIST - Жасанды интеллект тәуекелдерді басқару құрылымы (AI RMF 1.0)
    NIST AI RMF 1.0 (PDF)

  2. ЕО Жасанды интеллект актісі - Ресми журнал (2024/1689, 2024 ж. 12 шілде)
    EUR-Lex: AI актісі (Ресми PDF)

  3. Трансформаторлар / Өзіне көңіл бөлу - Васвани және т.б., Attention Is All You Need (2017).
    arXiv:1706.03762 (PDF)

  4. Диффузия модельдері - Хо, Джейн, Аббиль, Деноизинг диффузиялық ықтималдық үлгілері (2020).
    arXiv:2006.11239 (PDF)

  5. Теңгерімсіздіктегі PR vs ROC - Saito & Rehmsmeier, PLOS ONE (2015).
    DOI: 10.1371/journal.pone.0118432

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы

Блогқа оралу