Обучение ИИ в 2026 году: Как обучаются современные модели?

Доброго времени суток, «Хабр»!

Вы когда-нибудь задумывались, что такое машинное обучение и как оно вообще учится? Чем это может отличаться от обычного программирования с его главным правилом: не трогай, пока работает? Где заканчивается простой код и где он переходит во что-то более мощное - в ИИ-модели, которые мы используем сегодня.

Сегодня мы разберем основы ИИ - обучение моделей. Посмотрим какие способы обучения бывают, зачем их применяют и как они показывают, на что модель способна.

Принимайте стратегически удобное положение, ну а я перехожу к своему повествованию.

Программирование против машинного обучения

Компьютер исполняет заранее заданную программу: принимает решение, хранит какие-то промежуточные данные, обрабатывает множественные входы. Подход эффективен, когда все входные данные предсказуемы, а поведение можно выразить в виде жесткой логики.

Однако, такой способ сыпется в условиях неопределенности. Например, невозможно описать правилами, как отличить планету от глобуса, как распознавать неразборчивый почерк или сарказм.

На этом и заканчивается применимость простого программирования - и начинается машинное обучение. Вместо ручного описания всего алгоритм получает тонну примеров и выявляет закономерности самостоятельно. Модель может впервые встретить объект и распознать его, опираясь на статистику тысяч других примеров: сходство форм, пропорций и текстур позволяет сделать вероятностный вывод.

Небольшое отступление

Хотите попробовать какую-то модель? Воспользуйтесь агрегатором нейросетей BotHub. Список нейросетей там обширен - от работы с текстом до транскрибации и генерации видео. По специальной ссылке для регистрации можно получить 100 000 капсов для собственных экспериментов.

Какие вообще есть парадигмы обучения моделей?

Возможности модели зависят от того как и на каких данных она обучалась. Прежде чем говорить, что такая-то ИИшка подойдет под такую-то задачу, нужно понять по какой парадигме происходило ее обучение. Обычно выделяют четыре основных:

• Обучение с учителем

• Обучение без учителя

• Обучение с подкреплением

• Самообучение

Поговорим о каждой парадигме отдельно.

Обучение с учителем

Подход подразумевает обучение алгоритма машинного обучения на заранее размеченных наборах данных. Для каждого примера в обучающем наборе алгоритм знает, какой результат является правильным. Он использует эти знания, чтобы попытаться обобщить их на новые примеры, которые он никогда раньше не видел. Применяя эту информацию, модель может постепенно обучаться и повышать свою точность.

Цель этого метода заключается в умении модели устанавливать связь между выходными и входными данными. Она тренируется, итеративно составляя прогнозы на входах и корректируя свои параметры для получения верного ответа. Чаще всего метод с учителем используется в медицинской диагностике, выявлении спама и мошенничества, распознавания речи, прогнозирования оттока клиентов, рекомендациях по продуктам и анализе настроений.

Дополнительно эту категорию обучения разбивают на две подкатегории: классификации и регрессии.

В классификации модель предсказывает правильную метку входных данных. Она полностью обучается и проходит тестовую оценку. Затем ее можно применять для прогнозирования новых, неизвестных данных.

В регрессии результатом является непрерывное значение. Например, вероятность или цена. Бывают линейные и логические регрессии. Линейная - простой алгоритм, который моделирует линейную связь между одной или несколькими объясняющими переменными и непрерывной числовой выходной переменной. Он быстрее обучается по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения.

Логическая регрессия не выполняет статистическую классификацию, а оценивает параметры логической модели. Причина, по которой ее можно применять для классификации заключается в границе принятия решений, которая вставляется для разделения классов.

Есть и другие распространенные алгоритмы для выполнения классификации или регрессии: деревья решений, случайные леса, опорные векторные машины и нейронные сети.

У обучения с учителем есть свои преимущества: высокая точность прогнозирования, широкий спектр применения, высокая степень интерпретируемости, контроль обучения, оценка производительности и инкрементальное обучение.

Однако как и везде, есть свои недостатки: проблема доступности данных, зависимость качества прогнозов и эффективности модели от разметки данных, зависимость производительности от правильно выбранных входных переменных, сложность масштабирования, ограниченность закономерностей.

Обучение без учителя

Подход, применяемый для обнаружения базовой структуры данных. Алгоритмы обучения без учителя не требуют отображения входом и выходов и, соответственно, участия человека. Обычно они используются для выявления существующих закономерностей в данных, так что экземпляры группируются без необходимости в метках. Предполагается, что экземпляры, которые попадают в одну группу, имеют схожие характеристики.

Метод чаще всего используется в таких сценариях, как сегментация клиентов, обнаружение аномалий, анализ потребительской корзины, кластеризация документов, анализ социальных сетей, сжатие изображений.

Модель обучения без группируют данные и используют их для решения трех основных задач: кластеризации, ассоциации и сокращения размерности.

Кластеризация - группировка похожих точек данных в кластеры. В отличии от классификации, здесь нет предварительно размеченных данных - алгоритм сам определяет структуру и закономерности.

Цель кластеризации - выявить естественные группировки и скрытые закономерности в сложных наборах данных.

Ассоциация - поиск связей между переменными. Нужен для имитирования выделения признаков и создания возможности находить абстрактные ассоциации из новых неклассифицированных данных.

Сокращение размерности - алгоритм, который количественно сокращает переменные в данных, но при этом стремится сохранить как можно больше информации. Метод применяется во время предварительной работы с данными.

Несколько примеров алгоритмов и методов обучения без учителя: кластеризация методом k-средних, иерархическая кластеризация, DBSCAN, анализ главных компонентов, леса изоляции, одноклассовый SVM.

Кластеризация методом k-средних - популярный и широко используемый алгоритм, который разбивает данные на k-кластеры. Каждая точка данных присваивается ближайшему кластерному центру, а центры кластеров пересчитываются итеративно.

Иерархическая кластеризация - алгоритм, который строит иерархию кластеров двумя способами: агломеративным и разделительным.

DBSCAN - алгоритм, который группирует плотно упакованные точки данных, и отмечает те, которые лежат отдельно, как выбросы. DBSCAN предполагает, что кластеры - плотные области в пространстве, разделенные областями с меньшей плотностью. В отличие от k-средних, алгоритм выводит количество кластеров на основе данных и может обнаруживать кластеры произвольной формы.

Анализ главных компонентов преобразует данные в набор некоррелированных компонентов, которые максимизируют дисперсию. Процесс снижает размерность данных.

Леса изоляции создают набор деревьев, случайным образом выбирая признак и разделяя данные. Затем алгоритм обнаруживает аномалии, ища точки, требующие меньше разделений для изоляции.

Одноклассовый SVM - метод, изучающий границу, которая отделяет нормальные точки данных от выбросов.

Обучение без учителя имеет свои преимущества. Для начала, не нужно размечать наборы данных. Да и само обучение выявляет скрытые закономерности, аномалии и выбросы, сокращает размерности и повышает экономическую эффективность.

Без минусов в этом методе тоже не обошлось. Обучение без учителя вызывает трудности в интерпретации результатов из-за отсутствия меток. Также метод не предоставляет четких оценочных метрик, требует значительных вычислительных ресурсов, склонен к переобучению и сильно зависит от качества исходных признаков.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением - подход, когда нейросеть сама учится выполнять задачу. Причем самого условия задачи с самого начала нет. Алгоритм может только выполнять какие-то действия и получать за эти действия награду или наоборот штраф. Чем-то подход напоминает естественное обучение человека без учителя, когда субъект выполняет какие-то действия и запоминает, приносят ли эти действия комфорт или дискомфорт.

Некоторые компоненты обучения с подкреплением: агент (т. е. обучаемая программа или система), среда (пространство, в котором действует система), действие (выбор, который влияет на состояние среды) и состояние (текущее положение дел в среде).

Выделяют два вида подходов к обучению с подкреплением. Первый - обучение на прямую. Модель понимает, какие действия следует предпринять с учетом текущего состояния. Второй - косвенно. Модель учат узнавать, какое состояние будет более ценно, а затем предпринимать действия, которые ведут к более ценному состоянию.

Несколько примеров алгоритмов для обучения с подкреплением: Q-обучение, SARSA и Deep Reinforcement Learning.

Q-обучение - один из базовых методов обучения с подкреплением. Модель выбирает действия на основе данных из таблицы - матрицы, где строки обозначают возможные состояния среды, а столбцы - возможные действиях в этих состояниях. Значения в таблице отражают ожидаемую суммарную награду за выполнение действия в данном состоянии и следование оптимальной политике впоследствии.

SARSA - алгоритм обучения с подкреплением, который используется для решения задачи марковским процессом принятия решений.

В алгоритме каждый шаг обучения состоит из последовательности: выбор действия, переход в новое состояние, получение награды, выбор нового действия, и обновление оценки значения действия.

Deep Reinforcement Learning - алгоритм, работающий на основе цикла взаимодействия между агентом и окружающей средой, который часто моделируется математически как марковский процесс принятия решений. Модель наблюдает за состоянием, выполняет действие и получается числовой сигнал обратной связи - вознаграждение.

К плюсам обучения с подкреплениям относят способность обучаться в условиях отсутствия подготовленных данных, эффективность в задачах, которые требуют последовательного принятия решений с учетом их отложенных последствий, способность непрерывно адаптироваться к изменениям среды и возможность справляться с неопределенность.

Без минусов тоже не обошлось. Для начала - высокая вычислительная стоимость обучения. Для достижения приемлемых результатов часто требуются миллионы, а иногда и миллиарды итераций взаимодействия со средой. Кроме того, метод обучения зависит от симуляции, имеет проблему присвоения кредита (модели трудно понять, какие действия внесли вклад в конечный результат), риск небезопасного исследования и медленную сходимость.

Самообучение

Самообучение - парадигма, при которой модель обучается на задачах, используя сами данные для генерации обучающих сигналов, вместо использования внешних, заранее размеченных меток.

В отличие от обучения с учителем, здесь система сама формирует метки для тренировки, решая вспомогательные задачи. Например, восстановление скрытых частей изображения, предсказание следующего кадра видео или заполнение пропущенных слов в предложении.

Один из видов самообучения - автоассоциативное самообучение. Нейронная сеть обучается воспроизводить или восстанавливать собственные входные данные. Модель учится представлять данные в форме, отражающей их существенные признаки или внутреннюю структуру, что позволяет точно воссоздавать исходный вход.

Также существует контекстное самообучение - метод, который адаптирует представления к разным задачам, учитывая контекст - обобщенное представление о задаче или окружающей среде.

Обычно входные данные модифицируют или преобразуют так, чтобы получить пары связанных примеров, где один из них используется как вход, а другой - формирования сигнала обучения. Для примера: в текстах удаляют слова или фразы, а в изображениях прячут части или меняют их ориентацию.

Как и упоминалось ранее, в процессе самообучения модель проходит два этапа: сначала решается вспомогательная задача с использованием псевдометок, что позволяет инициализировать параметры модели, затем выполняется основная задача.

К плюсам метода относят: возможность обучаться на неразмеченных данных, автоматическую генерацию разметки, повышенную адаптацию к новым задачам и масштабируемость обучения. Кроме того, самообучение можно использовать как предварительный шаг перед применением алгоритмов обучения с учителем.

Минусов тоже приличное количество. Метод имеет необходимость в мощных вычислительных ресурсах, ошибки в процессе обучения. Кроме того, алгоритм не дает нормально оценить качество модели. Так же как и в обучении без учителя, здесь присутствует проблема переобучения.

Спорным минусом можно назвать этические вопросы. Самообучение часто требует доступа к большим объемам данных, включая личную информацию, что поднимает вопросы конфиденциальности и безопасности. Также существует потенциальная опасность предвзятости и дискриминации в процессах принятия решений, например, самообучающиеся алгоритмы в системах найма могут непреднамеренно усиливать существующие предубеждения.

Как выбрать парадигму обучения?

Обучение с учителем используется значительно чаще, чем без него. Все дело в точности и эффективности метода. В свою очередь, обучение без учителя можно использовать для данных, которые не размечены, что тоже достаточно часто встречаются. Кроме того, метод подходит для поиска скрытых закономерностей в данных, которые модели обучения с учителем не смогут обнаружить.

Контролируемое обучение проблематично для классификации большего объема данных, но полученные результаты будут максимально точными. Алгоритмы неконтролируемого обучения легче обрабатывают большие объемы в режиме реального времени, но результат этого действия будет менее точным.

Но в современном мире не стоит ставить задачу выбора одной парадигмы. Есть некая золотая середина, известная как обучение с частичным привлечением учителя. Здесь используется большой объем обучающих данных, где есть как размеченная, так и не размеченная информация. Такой алгоритм можно использовать для набора с миллионами изображений, из которых размеченными, являются только жалкие тысячи.

Итог

Современное машинное обучение предлагает разнообразные парадигмы, каждая из которых предназначена для решения определенных задач и типов данных. На практике же, выбор парадигмы зависит от конкретной задачи, доступности данных, требуемой точности и ресурсных ограничений, что зачастую приводит к комбинированию различных подходов.

Спасибо за прочтение!