AI necə öyrənir?

AI necə öyrənir? , bu bələdçi sadə dildə böyük ideyaları açır - nümunələr, kiçik yollar və hələ də kömək edən bir neçə qeyri-kamil metafora ilə. Gəlin daxil olaq. 🙂

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Proqnozlaşdırıcı AI nədir
Proqnozlaşdırma modelləri tarixi və real vaxt məlumatlarından istifadə edərək nəticələri necə proqnozlaşdırır.

🔗 AI hansı sənayeləri pozacaq
Sektorlar çox güman ki, avtomatlaşdırma, analitika və agentlər tərəfindən dəyişdirilmişdir.

🔗 GPT nə deməkdir
GPT akroniminin və mənşəyinin aydın izahı.

🔗 AI bacarıqları nədir
Süni intellekt sistemlərinin qurulması, yerləşdirilməsi və idarə edilməsi üçün əsas səlahiyyətlər.

Yaxşı, bunu necə edir? ✅

İnsanlar AI necə öyrənir? , onlar adətən nəzərdə tuturlar: modellər sadəcə dəbdəbəli riyaziyyat oyuncaqları əvəzinə necə faydalı olur. Cavab bir reseptdir:

Aydın məqsəd - "yaxşı" nə demək olduğunu müəyyən edən itki funksiyası. [1]
Keyfiyyətli məlumatlar - müxtəlif, təmiz və uyğundur. Kəmiyyət kömək edir; müxtəliflik daha çox kömək edir. [1]
Stabil optimallaşdırma - uçurumdan yırğalanmamaq üçün fəndlərlə gradient eniş. [1], [2]
Ümumiləşdirmə - yalnız təlim dəstində deyil, yeni məlumatlarda uğur. [1]
Əlaqə döngələri - qiymətləndirmə, səhv təhlili və təkrarlama. [2], [3]
Təhlükəsizlik və etibarlılıq - qoruyucu barmaqlıqlar, sınaqlar və sənədlər xaos olmasın. [4]

Əlçatan əsaslar üçün klassik dərin öyrənmə mətni, əyani uyğun kurs qeydləri və praktiki qəza kursu sizi simvollarda boğmadan əsasları əhatə edir. [1]–[3]

AI necə öyrənir? Sadə ingilis dilində qısa cavab ✍️

AI modeli təsadüfi parametr dəyərlərindən başlayır. Bir proqnoz verir. itki ilə vurursunuz . gradientlərdən istifadə edərək itkini azaltmaq üçün bu parametrləri sürüşdürürsünüz . Model təkmilləşməyi dayandırana qədər (yaxud qəlyanaltılarınız tükənənə qədər) bu döngəni bir çox nümunədə təkrarlayın. Bu, bir nəfəsdə məşq dövrüdür. [1], [2]

Bir az daha dəqiqlik istəyirsinizsə, aşağıda gradient enmə və geri yayılma bölmələrinə baxın. Tez, həzm olunan fon üçün qısa mühazirələr və laboratoriyalar geniş şəkildə mövcuddur. [2], [3]

Əsaslar: verilənlər, məqsədlər, optimallaşdırma 🧩

Data : Girişlər (x) və hədəflər (y). Məlumat nə qədər geniş və təmiz olsa, ümumiləşdirmə şansınız bir o qədər yaxşı olar. Məlumatların kurasiyası cazibədar deyil, lakin bu, görünməyən qəhrəmandır. [1]
Model : Parametrləri (\theta) olan funksiya (f_\theta(x)). Neyron şəbəkələri mürəkkəb yollarla birləşən sadə vahidlərin yığınlarıdır - Lego kərpicləri, lakin daha zərifdir. [1]
Məqsəd : xətanı ölçən itki (L(f_\theta(x), y)). Nümunələr: orta kvadrat xəta (reqressiya) və çarpaz entropiya (təsnifat). [1]
Optimallaşdırma : Parametrləri yeniləmək üçün (stokastik) gradient enişindən istifadə edin: (\theta \leftarrow \theta - \eta \nabla_\theta L). Öyrənmə dərəcəsi (\eta): çox böyük və siz sıçrayırsınız; çox kiçik və əbədi yatırsınız. [2]

Zərər funksiyaları və optimallaşdırma ilə bağlı təmiz girişlər üçün məşq fəndləri və tələlərə dair klassik qeydlər əla bir seçimdir. [2]

Nəzarət altında öyrənmə: etiketli nümunələrdən öyrənin 🎯

İdeya : Giriş və düzgün cavabın model cütlərini göstərin. Model xəritələşdirməni öyrənir (x \rightarrow y).

Ümumi vəzifələr : təsvirin təsnifatı, hisslərin təhlili, cədvəl proqnozu, nitqin tanınması.
Tipik itkilər : təsnifat üçün çarpaz entropiya, reqressiya üçün orta kvadrat xəta. [1]
Tələlər : etiket səs-küyü, sinif balanssızlığı, məlumat sızması.
Düzəlişlər : təbəqəli seçmə, güclü itkilər, nizamlanma və daha müxtəlif məlumatların toplanması. [1], [2]

Onilliklər boyu aparılmış meyarlara və istehsal təcrübəsinə əsaslanaraq, nəzarət edilən öyrənmə əsas vəzifə olaraq qalır, çünki nəticələr proqnozlaşdırıla bilər və ölçülər sadədir. [1], [3]

Nəzarətsiz və özünə nəzarət edilən öyrənmə: məlumatların strukturunu öyrənin 🔍

Nəzarətsiz naxışları etiketsiz öyrənir.

Klasterləşdirmə : oxşar nöqtələri qruplaşdırmaq - k-vasitələr sadə və təəccüblü dərəcədə faydalıdır.
Ölçülərin azaldılması : məlumatları əsas istiqamətlərə sıxışdırın - PCA şlüz vasitəsidir.
Sıxlıq/generativ modelləşdirmə : verilənlərin paylanmasının özünü öyrənin. [1]

Özünü idarə edən müasir mühərrikdir: modellər etiketlənməmiş məlumat okeanlarında əvvəlcədən məşq etməyə və daha sonra dəqiq tənzimləməyə imkan verən öz nəzarətini (maskalı proqnozlaşdırma, təzadlı öyrənmə) yaradır. [1]

Gücləndirici öyrənmə: etməklə və rəy əldə etməklə öyrənin 🕹️

Agent mühitlə qarşılıqlı əlaqə qurur , mükafatlar alır və uzunmüddətli mükafatı maksimuma çatdıran siyasəti

Əsas hissələr : dövlət, fəaliyyət, mükafat, siyasət, dəyər funksiyası.
Alqoritmlər : Q-öyrənmə, siyasət gradientləri, aktyor-tənqidçi.
Kəşfiyyata qarşı istismar : yeni şeyləri sınayın və ya işləyənləri təkrar istifadə edin.
Kredit təyinatı : hansı hərəkət hansı nəticəyə səbəb oldu?

Mükafatlar qarışıq olduqda insan rəyi təlimə istiqamət verə bilər - sıralama və ya üstünlüklər mükəmməl mükafatı kodlaşdırmadan davranışı formalaşdırmağa kömək edir. [5]

Dərin öyrənmə, arxa dayaq və gradient eniş - döyünən ürək 🫀

Neyron şəbəkələri sadə funksiyaların kompozisiyalarıdır. Öyrənmək üçün onlar geri yayılmağa :

İrəli keçid : girişlərdən proqnozları hesablayın.
Zərər : proqnozlar və hədəflər arasında səhvi ölçün.
Geriyə keçid : hər bir parametrə görə itkilərin gradientlərini hesablamaq üçün zəncir qaydasını tətbiq edin.
Yeniləmə : optimallaşdırıcıdan istifadə edərək parametrləri qradiyətə qarşı sürüşdürün.

Momentum, RMSProp və Adam kimi variantlar məşqi daha az temperamentli edir. Məktəbi buraxma , çəki itirmə və erkən dayandırma kimi nizamlanma üsulları modelləri yadda saxlamaq əvəzinə ümumiləşdirməyə kömək edir. [1], [2]

Transformatorlar və diqqət: niyə müasir modellər özlərini ağıllı hiss edirlər 🧠✨

Transformatorlar dil və görmə sahəsində bir çox təkrarlanan quraşdırmaları əvəz etdi. Əsas hiylə özünə diqqətdir , bu da modelə kontekstdən asılı olaraq girişinin müxtəlif hissələrini ölçməyə imkan verir. Mövqe kodlaşdırmaları nizamı idarə edir və çox başlı diqqət modelə eyni anda müxtəlif əlaqələrə diqqət yetirməyə imkan verir. Ölçmə - daha müxtəlif məlumatlar, daha çox parametrlər, daha uzun təlim - azalan gəlirlər və artan xərclər ilə çox vaxt kömək edir. [1], [2]

Ümumiləşdirmə, həddən artıq uyğunlaşma və qərəz-variasiya rəqsi 🩰

Bir model məşq dəstini ələ keçirə bilər və hələ də real dünyada flop edə bilər.

Həddindən artıq uyğunlaşma : səs-küyü yadda saxlayır. Təlim xətası aşağı, test xətası yuxarı.
Uyğunsuzluq : çox sadə; siqnalı qaçırır.
Qərəz-variasiya mübadilə : mürəkkəblik qərəzi azaldır, lakin fərqliliyi artıra bilər.

Daha yaxşı necə ümumiləşdirmək olar:

Daha müxtəlif məlumatlar - müxtəlif mənbələr, domenlər və kənar hallar.
Tənzimləmə - buraxılış, çəki azalması, məlumatların artırılması.
Düzgün yoxlama - təmiz test dəstləri, kiçik məlumatlar üçün çarpaz doğrulama.
Driftin monitorinqi - məlumatların paylanması zamanla dəyişəcək.

Riskdən xəbərdar olan təcrübə bunları birdəfəlik yoxlama siyahıları deyil, həyat dövrü fəaliyyətləri - idarəetmə, xəritələşdirmə, ölçmə və idarəetmə kimi çərçivələrə salır. [4]

Əhəmiyyətli olan ölçülər: öyrənmənin baş verdiyini necə bilirik 📈

Təsnifat : dəqiqlik, dəqiqlik, geri çağırma, F1, ROC AUC. Balanssız məlumatlar dəqiqlik-geri çağırma əyrilərini tələb edir. [3]
Reqressiya : MSE, MAE, (R^2). [1]
Reytinq / axtarış : MAP, NDCG, recall@K. [1]
Generativ modellər : çaşqınlıq (dil), BLEU/ROUGE/CIDEr (mətn), CLIP-əsaslı ballar (multimodal) və ən mühüm insan qiymətləndirmələri. [1], [3]

İstifadəçi təsirinə uyğun ölçüləri seçin. Yanlış pozitivlər real xərcdirsə, dəqiqlikdə kiçik bir zərbə əhəmiyyətsiz ola bilər. [3]

Real dünyada təlim iş prosesi: sadə plan 🛠️

Problemi çərçivələyin - girişləri, çıxışları, məhdudiyyətləri və uğur meyarlarını müəyyənləşdirin.
Məlumat kəməri - toplanması, etiketlənməsi, təmizlənməsi, parçalanması, artırılması.
Baseline - sadə başlayın; xətti və ya ağac əsasları şokedici dərəcədə rəqabətlidir.
Modelləşdirmə - bir neçə ailəni sınayın: gradient gücləndirilmiş ağaclar (cədvəl), CNN-lər (şəkillər), transformatorlar (mətn).
Təlim - cədvəl, öyrənmə dərəcəsi strategiyaları, nəzarət nöqtələri, lazım olduqda qarışıq dəqiqlik.
Qiymətləndirmə - ablasyonlar və səhvlərin təhlili. Səhvlərə baxın, orta hesabla yox.
Yerləşdirmə - nəticə çıxarma kəməri, monitorinq, giriş, geri çəkilmə planı.
Təkrar et - daha yaxşı məlumat, incə tənzimləmə və ya arxitektura dəyişiklikləri.

Mini halda : e-poçt təsnifatı layihəsi sadə xətti baza ilə başladı, sonra əvvəlcədən hazırlanmış transformatoru dəqiqləşdirdi. Ən böyük qalibiyyət model deyildi - etiketləmə rubrikasını sərtləşdirmək və az təmsil olunan "kənar" kateqoriyaları əlavə etmək idi. Bunları əhatə etdikdən sonra doğrulama F1 nəhayət real dünya performansını izlədi. (Gələcək özün: çox minnətdaram.)

Məlumat keyfiyyəti, etiketləmə və özünüzə yalan danışmamağın incə sənəti 🧼

Zibil içəri, peşmançılıq. Etiketləmə qaydaları ardıcıl, ölçülə bilən və nəzərdən keçirilməlidir. Annotatorlararası razılaşma vacibdir.

Nümunələr, künc qutuları və qalstuk kəsiciləri ilə rubrikalar yazın.
Dublikatlar və yaxın dublikatlar üçün məlumat dəstlərinin auditi.
Mənbəni izləyin - hər bir nümunənin haradan gəldiyini və niyə daxil edildiyini.
Yalnız səliqəli bir meyarla deyil, real istifadəçi ssenariləri ilə məlumat əhatəsini ölçün.

Bunlar, həqiqətən işlədə biləcəyiniz daha geniş təminat və idarəetmə çərçivələrinə səliqəli şəkildə uyğun gəlir. [4]

Öyrənmə, dəqiq tənzimləmə və adapterləri köçürün - ağır yükü təkrar istifadə edin ♻️

Əvvəlcədən hazırlanmış modellər ümumi təsvirləri öyrənir; incə tənzimləmə onları daha az məlumatla tapşırıqlarınıza uyğunlaşdırır.

Xüsusiyyət çıxarılması : onurğa sümüyünü dondurun, kiçik bir baş məşq edin.
Tam incə tənzimləmə : maksimum tutum üçün bütün parametrləri yeniləyin.
Parametr baxımından səmərəli üsullar : adapterlər, LoRA tipli aşağı səviyyəli yeniləmələr-hesablama sıx olduqda yaxşıdır.
Domain uyğunlaşdırılması : domenlər arasında daxiletmələri uyğunlaşdırın; kiçik dəyişikliklər, böyük qazanclar. [1], [2]

Bu təkrar istifadə nümunəsidir ki, müasir layihələr qəhrəmanlıq büdcələri olmadan sürətlə hərəkət edə bilər.

Təhlükəsizlik, etibarlılıq və hizalama - qeyri-opsional bitlər 🧯

Öyrənmək təkcə dəqiqliklə bağlı deyil. Siz həmçinin möhkəm, ədalətli və nəzərdə tutulmuş istifadəyə uyğun modellər istəyirsiniz.

Rəqib möhkəmlik : kiçik təlaşlar modelləri aldada bilər.
Qərəz və ədalətlilik : yalnız ümumi orta göstəriciləri deyil, alt qrup performansını ölçün.
Tərcümə qabiliyyəti bunun səbəbini anlamağa kömək edir .
Döngədə insan : qeyri-müəyyən və ya yüksək təsirli qərarlar üçün eskalasiya yolları. [4], [5]

Üstünlük əsasında öyrənmə, məqsədlər qeyri-səlis olduqda insan mülahizələrini daxil etməyin praqmatik üsullarından biridir. [5]

Bir dəqiqədə tez-tez verilən suallar - sürətli atəş ⚡

Beləliklə, həqiqətən, AI necə öyrənir? Daha yaxşı proqnozlar üçün parametrləri istiqamətləndirən gradientlərlə itkiyə qarşı iterativ optimallaşdırma vasitəsilə. [1], [2]
Daha çox məlumat həmişə kömək edirmi? Adətən, azalan qaytarılana qədər. Variety tez-tez xam həcmi döyür. [1]
Əgər etiketlər qarışıqdırsa? Səs-küyə davamlı üsullardan, daha yaxşı rubrikalardan istifadə edin və öz-özünə nəzarət edilən ilkin təlimləri nəzərdən keçirin. [1]
Niyə transformatorlar üstünlük təşkil edir? Diqqət yaxşı ölçülür və uzunmüddətli asılılıqları ələ keçirir; alətlər yetkindir. [1], [2]
Mən məşqi bitirdiyimi necə bilirəm? Doğrulama itkisi yaylaları, ölçülər sabitləşir və yeni məlumatlar gözlənildiyi kimi davranır, sonra sürüşməni izləyin. [3], [4]

Müqayisə Cədvəli - bu gün həqiqətən istifadə edə biləcəyiniz alətlər 🧰

Qəsdən bir qədər qəribə. Qiymətlər əsas kitabxanalar üçündür - miqyasda təlimin infra xərcləri var.

Alət	Üçün ən yaxşısı	Qiymət	Niyə yaxşı işləyir
PyTorch	Tədqiqatçılar, inşaatçılar	Pulsuz - açıq src	Dinamik qrafiklər, güclü ekosistem, əla dərsliklər.
TensorFlow	İstehsal qrupları	Pulsuz - açıq src	Yetkin xidmət, mobil üçün TF Lite; böyük icma.
öyrənin	Cədvəl məlumatları, əsas göstəricilər	Pulsuz	Təmiz API, təkrarlanan sürətli, əla sənədlər.
Keras	Sürətli prototiplər	Pulsuz	TF üzərindən yüksək səviyyəli API, oxuna bilən təbəqələr.
JAX	Güclü istifadəçilər, araşdırma	Pulsuz	Avtovektorlaşdırma, XLA sürəti, zərif riyaziyyat vibes.
Qucaqlayan Üz Transformatorları	NLP, görmə, audio	Pulsuz	Əvvəlcədən hazırlanmış modellər, sadə incə tənzimləmə, əla mərkəzlər.
İldırım	Təlim iş prosesləri	Pulsuz nüvə	Struktur, giriş, multi-GPU-batareyalar daxildir.
XGBoost	Cədvəl rəqabətlidir	Pulsuz	Güclü baza, tez-tez strukturlaşdırılmış məlumatlarda qalib gəlir.
Çəkilər və Qərəzlər	Eksperimentin izlənməsi	Pulsuz təbəqə	Təkrarlanma qabiliyyəti, qaçışları müqayisə edin, daha sürətli öyrənmə döngələri.

Başlamaq üçün səlahiyyətli sənədlər: PyTorch, TensorFlow və səliqəli scikit-learn istifadəçi təlimatı. (Birini seçin, kiçik bir şey qurun, təkrarlayın.)

Dərin dalış: real vaxtınıza qənaət edən praktik məsləhətlər 🧭

Öyrənmə dərəcəsi cədvəlləri : kosinusun çürüməsi və ya bir dövrə təlimi sabitləşdirə bilər.
Batch ölçüsü : daha böyük həmişə daha yaxşı deyil - izləmə doğrulama göstəriciləri, təkcə ötürmə qabiliyyəti deyil.
Çəki başlanğıcı : müasir standart parametrlər yaxşıdır; Əgər təlim dayanırsa, başlanğıc vəziyyətinə yenidən baxın və ya erkən təbəqələri normallaşdırın.
Normallaşdırma : toplu norma və ya təbəqə norması optimallaşdırmanı dramatik şəkildə hamarlaşdıra bilər.
Məlumatların artırılması : şəkillər üçün sürüşmə/kəsmə/rəng titrəməsi; mətn üçün maskalama/token qarışdırma.
Səhv təhlili : səhvləri bir kənara görə qruplaşdırmaq hər şeyi aşağı çəkə bilər.
Repro : toxumları təyin edin, hiperparamları qeyd edin, yoxlama nöqtələrini qeyd edin. Gələcəkdə minnətdar olacaqsınız, söz verirəm. [2], [3]

Şübhə olduqda, əsasları yenidən nəzərdən keçirin. Əsaslar kompas olaraq qalır. [1], [2]

Demək olar ki, işləyən kiçik bir metafora 🪴

Model yetişdirmək bitkini qəribə ucluqla suvarmağa bənzəyir. Həddindən artıq su ilə dolu gölməçə. Çox az uyğun quraqlıq. Yaxşı məlumatlardan günəş işığı və təmiz məqsədlərdən qida maddələri ilə düzgün kadans və siz böyümə əldə edirsiniz. Bəli, bir az pendirli, amma yapışır.

AI necə öyrənir? Hamısını bir araya gətirir 🧾

Bir model təsadüfi başlayır. İtki ilə idarə olunan gradient əsaslı yeniləmələr vasitəsilə o, parametrlərini verilənlərdəki nümunələrlə uyğunlaşdırır. Proqnozlaşdırmanı asanlaşdıran nümayəndəliklər meydana çıxır. Qiymətləndirmə sizə öyrənmənin təsadüfi deyil, real olub olmadığını bildirir. Və iterasiya - təhlükəsizlik üçün qoruyucularla - demonu etibarlı sistemə çevirir. İlk göründüyündən daha az sirli vibes ilə bütün hekayə budur. [1]–[4]

Yekun Qeydlər - Çox Uzun, Oxumadım 🎁

AI necə öyrənir? Bir çox nümunə üzərində gradientlərlə itkini minimuma endirməklə. [1], [2]
Yaxşı məlumatlar, aydın məqsədlər və sabit optimallaşdırma öyrənmə stick edir. [1]–[3]
Ümumiləşdirmə əzbərdən üstündür - həmişə. [1]
Təhlükəsizlik, qiymətləndirmə və təkrarlama ağıllı ideyaları etibarlı məhsullara çevirir. [3], [4]
Sadə başlayın, yaxşı ölçün və ekzotik arxitekturaları təqib etməzdən əvvəl məlumatları düzəldərək təkmilləşdirin. [2], [3]

İstinadlar

Goodfellow, Bengio, Courville - Dərin Öyrənmə (pulsuz onlayn mətn). Link
Stanford CS231n - Vizual Tanınma üçün Konvolutional Neyron Şəbəkələri (kurs qeydləri və tapşırıqlar). Link
Google - Maşın Öyrənməsi Qəza Kursu: Təsnifat Metrikləri (Dəqiqlik, Dəqiqlik, Geri Çağırış, ROC/AUC) . Link
NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) . Link
OpenAI - İnsan Tərcihlərindən Öyrənmə (tercihlərə əsaslanan təlimin icmalı). Link

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt

Ölkə/region