Как обучить нейросеть? Deep learning tutorial
Можем ли мы представить нашу жизнь сегодня без нейросетей? Увы, нет!
Нейросети кругом! Они проникают во все закоулки человеческой деятельности, даже самые, казалось бы, не предназначенные для этого. Без них, просто, как без рук!
Они во многом напоминает наш собственный мозг. Нейросети способны учиться на данных, могут распознавать закономерности и принимать решения, подобно человеческому разуму.
Многие пользователи ПК всё чаще задаются такими вопросами:
- как научиться работать с нейросетью?
- как применять её для решения различных задач?
- и самое главное – как её обучить?
Поговорим простым и понятным языком о том, как можно самому обучить нейросеть, чтобы даже новички смогли разобраться в этой увлекательной теме.
Как обучить нейросеть?
Это похоже на то, как если бы вы учили ребенка различать тигра и льва. Вы показываете ему кучу фотографий, рассказываете о различиях, у кого из них какой хвост, какие уши или лапы, какая у каждого из них расцветка. Стараетесь объяснить максимально подробно. Точно так же и нейросети нужно предоставить качественный набор данных для обучения.
Подготовка к обучению
Прежде, чем начать процесс обучения, вам нужно будет подготовить данные.
Самое важное при сборе данных, это:
- релевантность (данные должны соответствовать задаче)
- разнообразие (чем разнообразнее примеры, тем лучше)
- качество (данные должны быть точными и чистыми)
- объём (больше данных, равно лучше результат!)
Собрали данные? Теперь их нужно «причесать»:
- удалить дубликаты
- очистить собранные данные от шумов и ошибок
- привести их к единому формату
- нормализовать значения
- разделить выборку на обучающую и тестовую части.
Всё ок? Теперь выбираем инструменты.
• Язык программирования (обычно Python)
• Библиотеки для машинного обучения:
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
• Среда разработки:
- PyCharm (профессиональная IDE)
- Jupiter Notebook (для интерактивной разработки)
- Google Colab (бесплатный доступ к GPU)
- VS Code (универсальный редактор)
Переходим к самому процессу обучения.
Как тренировать нейросеть?
Давайте разберем этот процесс пошагово.
Архитектура сети.
Выбираем правильную архитектуру, от этого будет зависеть успешность работы сети.
Основные типы архитектур:
- полносвязные сети
- сверточные сети (для работы с изображениями)
- рекуррентные сети (для последовательностей)
- трансформеры (для работы с текстом)
Потом нужно будет настроить архитектуру для своей нейросети:
- определить количество слоёв
- выбрать количество нейронов в каждом слое
- определить типы связей между слоями
Разобрались? Идём дальше.
Как эффективно обучить нейросеть?
Важно правильно настроить гиперпараметры.
К ним относятся:
• Скорость обучения (learning rate):
- слишком высокая → сеть может «проскочить» оптимальное решение
- слишком низкая → обучение займет много времени
- оптимальное значение обычно находится экспериментальным путем
• Размер батча (batch size):
- количество примеров, обрабатываемых за одну итерацию
- влияет на скорость и качество обучения
• Количество эпох – повторение циклов обучения с другими наборами данных:
- сколько раз сеть просмотрит весь датасет
- слишком много эпох может привести к переобучению
- слишком мало – к недообучению
• Функции активации
- тождественная, двоичная ступенчатая, биполярная ступенчатая, сигмоидная, сигмоидальная и др.
Процесс обучения нейросети.
Как происходит обучение искусственного интеллекта? Алгоритм машинного обучения состоит из нескольких этапов.
Прямое распространение.
Подача входных данных.
Мы подаем в сеть различную информацию, например, изображение, текст, звук – все то, что нужно обработать.
Вычисление выходных значений.
Все вводные данные последовательно движутся через слои нейронов, каждый из которых выполняет свою функцию. Параметры каждого нейрона (веса) влияют на силу сигнала, передаваемого дальше.
Выходные данные.
На выходе сети получаем результат: классификацию изображения, переведенный текст или прогноз.
Сравнение с целевым значением.
Сравниваем полученный результат с тем, что написано в подписи к изображению или с фактическим переводом текста. Разница между ними – это ошибка.
Обратное распространение ошибки.
Ошибки передаются обратно через все слои сети и по пути корректируют параметры каждого нейрона. Каждый нейрон учится на своих ошибках, постепенно делая свои прогнозы точнее.
Повторение.
Эпоха обучения – это проход всей выборки данных через сеть.
Мы повторяем этот цикл много раз (эпох) с разными наборами данных.
Как научиться работать с нейросетью?
Для того чтобы научиться работать с нейросетью, вам понадобятся:
• Самый популярный язык для программирования Python
У него:
- простой синтаксис
- богатая экосистема библиотек
- большое сообщество разработчиков
- множество готовых решений
• Библиотеки для работы с нейросетями
- TensorFlow (от Google)
- PyTorch (от Facebook)
- Keras (высокоуровневый API)
- Scikit-learn (для базовых моделей)
Главное здесь – понимание основ. Вам совсем не обязательно быть программистами, но понимание баз данных и концепций машинного обучения будет полезно – это фундамент умения работы с нейросетями.
Не бойтесь экспериментировать! Это творческий процесс и он требует гибкости, настойчивости и постоянного обучения.
Куда можно обратиться за информацией?
• Онлайн-курсы Coursera, Udacity, edX предлагают много курсов по этой теме.
• Книга «Глубокое обучение» Я.Гудфеллоу – классика в этой области.
• Также, подробную документацию по этому вопросу, вы сможете найти на сайтах TensorFlow, PyTorch и Kera.
Дерзайте! У вас всё получится!
