Как обучают нейронные сети

          
Обычно мы сталкиваемся с ИИ, реализованным в виде нейросети.
Компьютерная нейросеть это программа, которая повторяет модель человеческих нейронных связей. На их основе создают обучаемые программы, которые можно научить распознавать или генерировать контент, распознавать или генерировать изображения, решать задачи классификации данных и т.д.

           Наиболее доступными и популярными нейросетями в настоящее время
являются СhatGPT фирмы OpenAI, китайская Deepseek, нейросеть компании Google Gemini и другие. Это языковые модели.

Существуют нейросети, распознающие картинки, например, GoGPT,
Нейросети для создания иллюстраций, анимации и 3D моделей, это например, нейросеть  Digital Art и др.
Мультимодальная нейросеть понимает текст, голос и изображения.

Нейросети уже умеют писать тексты, в том числе художественные, создают изображения, поддерживают диалог, могут написать программный код и многое другое по запросу пользователя.
             Для того, чтобы сеть работала правильно, задания выполнялись быстро нейронная сеть (нейронка) проходит трудоемкое обучение, причем вне зависимости от размера входной задачи и количества нейронов в сети.

Чтобы научить нейронную модель, необходимо заранее подготовить наборы обучающих данных, рассчитать возможные отклонения от точных решений и подобрать весовые коэффициенты для каждого из нейронов на начальном этапе обучения.
 
             Обучать нейронные сети выполнению задач можно разными способами - с учителем или без него, а также с подкреплением.
Каждый формат предназначен для решения конкретных задач: классификации, прогнозирования, распознавания изображения и так далее.
Как выбирают формат обучения и в чем между разница между ними?
 
Три типа обучения нейронных сетей


• С учителем.

               Метод обучения с учителем (supervised learning) аналогичен получению знаний в школе, где нейросеть выступает в качестве ученика, а человек — в роли преподавателя. Роль учителя заключается в том, чтобы подать на вход модели исходные данные и их «расшифровку».
Как с математическими задачами, это будет «вопрос» и «правильный «ответ» (метка).
Например, при обучении задаче классификации изображений каждой отдельной картинке будет присвоена метка, означающая класс изображения (например, кошка или собака на фото).
Так происходит настройка параметров для минимизации ошибок между собственными предположениями сети и «правильными ответами» (метками). Сопоставляя их из раза в раз, нейронная сеть будет постепенно обучаться и отвечать и на последующие запросы правильно уже без помощи человека.
 
            Тренировочный набор данных для этого типа обучения важно разметить, то есть каждому примеру сопоставить результат, который модель должна получить.
 Для этого над входным набором данных надо предварительно поработать: учитель собирает набор и размечает в понятном для обработки виде.
 
            Обучение с учителем используется для нейросетей, которые в дальнейшем будут решать задачи классификации: получать на входной слой большой объем данных и разделять информацию по заданным категориям.
            Этот механизм лежит в основе разных функций: модель может в будущем специализироваться и на генерации текста или продолжении предложений (нейронная сеть LSTM), и на идентификации и классификации картинок (сверточная нейронная сеть CNN).
Кроме того, обучение с учителем позволяет модели успешно работать с прогнозами: например, оценивать динамику спроса на товар и менять цену и другие количественные характеристики для максимизации выручки или строить прогноз на бирже, минимизируя риски.
            Главная проблема такого формата обучения — необходимость сбора и обработки огромных массивов информации на соответствующих высоких мощностях.
Это длительный, дорогостоящий и технически сложный процесс, позволить себе который могут только крупные компании.
 Кроме того, обучение с учителем подходит далеко не для всех типов данных. Оно предполагает, что в дальнейшем система будет работать только с информацией, аналогичной обучающему набору данных(датасету).

* Обучение без учителя

            Машинное обучение без учителя (unsupervised learning) — менее популярный формат развития навыков нейросетей.
Из названия понятно, что оно предполагает самостоятельное совершенствование модели.
Как это работает?
На вход модели подаются неразмеченные данные и система без чьей-либо помощи ищет в них закономерности.
 Этот формат отличается от предыдущего тем, что модели заранее не известен «правильный ответ» и его нужно найти.
Для поиска следует проанализировать все данные и обнаружить в них общие скрытые структуры или паттерны для будущей классификации, которую она проводит без явного руководства.
Модель, натренированная таким образом, легко справится с задачей распределения тысяч статей по тематике в зависимости, например, от упоминаемых ключевых слов.
 
При этом нередки ситуации, в которых модели необходима хотя бы частичная «разметка» данных для результативной работы. В этом случае потребуется частичное привлечение учителя: он заранее размечает часть данных самостоятельно, а остальные подаются модели в неразмеченном виде. Этот вариант не только повышает эффективность «тренировок» модели, но и значительно ускоряет их.
 
Нейросети, прошедшие обучение без учителя, не хуже предыдущих решают задачи кластеризации.
Деление большого количества данных на группы способна совершить каждая обучающаяся модель, а далее с уже первично отсортированными сведениями могут работать люди или более тонко настроенные модели.
Помимо задач группировки, нейронные сети умеют определять связи в данных. Этот механизм часто используется в маркетинге: анализируя историю покупок, искусственный интеллект предполагает, какие товары и услуги дополнительно предложить этому же человеку.
Детектирование аномалий — еще одна профильная задача самостоятельного машинного обучения, решаемая автокодировщиком Autoencoder.
 
Минусы - отсутствие контроля человека при тренировке моделей увеличивает вероятность ошибок.
Самостоятельный анализ данных может привести к неверному объединению или группировке по тем признакам, которые не важны для человека.
 Кроме того, подобная подготовка требует большего количества времени на обучение и большего обьема информации. Для того, чтобы без подсказок учителя сделать верные выводы, нужно проанализировать больший объем информации, чем с ними.



• Метод обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) используется в ситуациях, когда нужно обучить нейросеть задаче с четкими результатами на выходе.
Этот формат подготовки ИИ-моделей проходит через взаимодействие с окружающей средой и работает следующим образом:
система получает на вход некоторые неразмеченные данные и обрабатывает их случайным образом, в ответ на что получает положительные или отрицательные отзывы, в зависимости от результатов работы.
Для обучения с подкреплением не нужен полный контроль человека или заранее и полностью размеченный набор данных — важно сформулировать задачу и оценить те решения, которые предпримет система.
Системе ставят оценки.
 
Из знакомых всем процессов обучение с подкреплением напоминает дрессировку: нейросеть (как и животное) получает за каждое действие оценку (награду или наказание), и анализируя реакцию учителя, обучается поступать в дальнейшем верно.
 
Принцип работы этого формата легко понять на примере компьютерных игр. Процесс «тренировок» в этом случае выглядит следующим образом:
 
1. Нейронная сеть неограниченное число раз играет случайным образом, отмечая, к какому результату приводит каждая стратегия;
2. Анализируя стратегии, со временем она находит ту, что наибольшее число раз гарантирует выигрыш.
 
Прохождение игр — часто встречающаяся задача, которую решает обучение с подкреплением. Так, например, алгоритм Q-обучения (Q-learning) часто используется в играх — например, для тренировки агента прохождению знакомой всем «Змейки».
Другой пример — нейросетевая модель AlphaGo, которая обучена играть в го на уровне мировых чемпионов.
 
                Нейросети, подготовленные к самостоятельной работе таким способом, могут в дальнейшем управлять транспортом в качестве автопилота или выступать техподдержкой, получая положительную обратную связь за каждый верно решенный запрос.
 
                Для того чтобы обучение с подкреплением было результативно, важно пройти много предварительных тренировок. Долгий период развития навыков модели и необходимость большого количества примеров называют главными минусами этого формата.
Если в будущей работе нейросеть столкнется с незнакомой ситуацией, то реакция будет непредсказуема.
Это справедливо для всех перечисленных методов обучения нейросети.
Нейросеть может справится только с тем, чему ее учили.
Как она отреагирует на непредвиденную ситуацию предсказать нельзя.