Արհեստական բանականության (ԱԲ) մոդելը ծրագիր է, որը սովորում է մեծ քանակությամբ տվյալներից՝ բացահայտելով դրանցում առկա օրինաչափությունները։ Այնուհետև այդ գիտելիքի հիման վրա կարողանում է կատարել կանխատեսումներ, վերլուծություններ կամ ստեղծել նոր պատասխաններ։ Այլ կերպ ասած՝ այն չմշակված օրինակները վերածում է օգտակար պատասխանների։ Այսօր ԱԲ մոդելը կարող է տեքստ գրել, լուսանկարներ տեսակավորել կամ հայտնաբերել խարդախությունները։ Այնուամենայնիվ, շատերի համար այս գաղափարը դեռևս մշուշոտ է։ Այս ուղեցույցը պարզ ձևով պարզաբանում է հիմունքները։ Նախ՝ կսահմանենք տերմինը։ Այնուհետև ցույց կտանք, թե ինչպես է մոդելը սովորում։ Իսկ վերջում կանդրադառնանք նրան, թե ինչ կարող են և ինչ չեն կարող անել այս համակարգերը։
Ի՞նչ է ԱԲ մոդելը
ԱԲ մոդելը որոշակի առաջադրանքի համար հարմարեցված մաթեմատիկական կանոնների համախումբ է։ Պատկերացրեք այն որպես մի բաղադրատոմս, որը կատարելագործվում է փորձի հետ մեկտեղ։ Ուսուցման ընթացքում մոդելը բազմաթիվ օրինակներ է տեսնում։ Այնուհետև այն փոփոխում է իր ներքին կարգավորումները, որոնք կոչվում են պարամետրեր։ Արդյունքում՝ աստիճանաբար ավելի լավ է կատարում աշխատանքը։
Այս պարամետրերում պահպանվում է այն ամենը, ինչ սովորել է մոդելը։ Փոքր մոդելը կարող է պարունակել հազարավոր այդպիսի պարամետրեր։ Մեծ մոդելը, ընդհակառակը, կարող է ներառել միլիարդավոր պարամետրեր։ Մաթեմատիկական կողմին ավելի խորությամբ ծանոթանալու համար տե՛ս նեյրոնային ցանցերի մոդելների վերաբերյալ մեր բլոգը։Կարող ենք եզրակացնել՝ մոդելը պահպանում է օրինաչափությունները, այլ ոչ թե տվյալների պատճենը։ Այդ պատճառով միևնույն մոդելը կարող է մշակել այնպիսի մուտքային տվյալներ, որոնք նախկինում երբևէ չի տեսել։ Հենց այդ ճկունությունն էլ ստիպում է, որ այն խելացի թվա։
Ինչպե՞ս է ԱԲ մոդելը սովորում տվյալներից
ԱԲ մոդելի ուսուցման գործընթացը կոչվում է վարժեցում։ Այս փուլում մոդելը նախ փորձում է կանխատեսել ճիշտ պատասխանը՝ հիմնվելով տրված տվյալների վրա։ Այնուհետև ստուգում է կանխատեսումը՝ համեմատելով այն իրական պատասխանի հետ և գնահատում է տարբերությունը, որը կոչվում է սխալ։ Այդ սխալի հիման վրա մոդելը փոքր փոփոխություններ է կատարում իր պարամետրերում՝ ժամանակի ընթացքում ավելի ճշգրիտ արդյունքներ ստանալու համար։
Այս գործընթացը կրկնվում է միլիոնավոր անգամներ։ Յուրաքանչյուր կրկնությունից հետո սխալները նվազում են, իսկ մոդելի կանխատեսումները դառնում են ավելի ճշգրիտ։ Քանի որ արդյունքը ձևավորվում է տվյալների հիման վրա, դրանց որակը չափազանց կարևոր է։ Օրինակ՝ կանխակալ տվյալները հանգեցնում են կանխակալ արդյունքի։ Մեքենայական ուսուցման հասկացությունների վերաբերյալ մեր բլոգն ավելի խորությամբ է անդրադառնում այս գործընթացին։
Ինչպե՞ս ստեղծել ԱԲ մոդել
Մտածո՞ւմ եք սեփական ԱԲ մոդել ստեղծելու մասին։ Այս ճանապարհը բաղկացած է մի քանի հստակ քայլերից։ Նախ՝ սահմանեք այն խնդիրը, որը ցանկանում եք լուծել,այնուհետև հավաքեք մաքուր, նշագրված տվյալներ այդ առաջադրանքի համար,հետո ընտրեք այնպիսի ալգորիթմ, որը համապատասխանում է նպատակին։
Դրանից հետո մոդելը վարժեցվում է ձեր տրամադրած տվյալների հիման վրա։ Այնուհետև այն փորձարկվում է նոր օրինակների վրա, որոնք նախկինում չի հանդիպել։ Եթե արդյունքները բավարար չեն լինում, կարգավորումները ճշգրտվում են, և գործընթացը կրկնվում է՝ ավելի լավ արդյունքներ ստանալու համար։ Առավել մանրամասն ուղեցույցի համար ընթերցեք գեներատիվ ԱԲ մշակման վերաբերյալ մեր բլոգը։ Google-ի ռեսուրսները նույնպես խորությամբ անդրադառնում են յուրաքանչյուր քայլին։
Ինչ են անում ԱԲ մոդելները. բնական լեզվի մշակումից մինչև պատկերների ճանաչում
Տարբեր մոդելներ համապատասխանում են տարբեր առաջադրանքների։ Օրինակ՝ բնական լեզվի մշակումն օգնում է ծրագրային ապահովմանը կարդալ և տեքստ գրել։ Դրա շնորհիվ չաթբոտերը կարող են վայրկյանների ընթացքում պատասխանել ձեր հարցերին։ Իսկ տեսողական մոդելները մշակում են պատկերներ և տեսանյութեր։ Արդյունքում՝ հեռախոսը կարող է ճանաչել դեմք կամ ճանապարհային նշան։
Այլ մոդելներ աշխատում են ձայնի, թվերի կամ նույնիսկ ռոբոտների կառավարման հետ։ Այնուամենայնիվ, դրանք բոլորն ունեն նույն հիմնարար գաղափարը։ Կարճ ասած՝ յուրաքանչյուրը սովորում է որոշակի օրինաչափություն, իսկ հետո կիրառում այն։ Լեզվական մոդելներին մոտիկից ծանոթանալու համար ուսումնասիրեք մեծ լեզվական մոդելների ճարտարապետության վերաբերյալ մեր բլոգը։
Ներկայիս ԱԲ մոդելների սահմանափակումները
Այս համակարգերը հզոր են, սակայն դեռևս հեռու են կատարյալ լինելուց։ Մոդելը կարող է միայն արտացոլել այն տվյալները, որոնց հիման վրա սովորել է։ Հետևաբար, այդ տվյալների բացերը դառնում են բացեր նաև վերջնական արդյունքում։ Ավելին՝ մոդելն իրականում չի հասկանում իմաստը,փոխարենն այն մեծ արագությամբ համադրում է օրինաչափությունները։
Օրինակ՝ ԱԲ մոդելների տարածված սահմանափակումներից մեկն այն է, որ դրանք կարող են լիովին վստահ ներկայացնել սխալ տեղեկատվություն։ Այդ պատճառով ԱԲ-ի ստեղծած արդյունքները դեռևս պետք է ստուգվեն մարդու կողմից։ Բացի այդ, նման գործիքների անվտանգ և պատասխանատու կիրառման համար անհրաժեշտ են հստակ կանոններ ու վերահսկողություն։ Այլ կերպ ասած՝ վերջնական գնահատումն ու որոշումների ընդունումը դեռևս մնում են մարդու պատասխանատվության ներքո։
ԱԲ մոդելների տարածված տեսակները
Ոչ բոլոր մոդելներն են աշխատում նույն սկզբունքով։ Իրականում ինժեներներն ընտրում են այն տեսակը, որը համապատասխանում է տվյալ առաջադրանքին։ Եկեք դիտարկենք երեք տարածված «ընտանիքներ», որոնց հաճախ կհանդիպեք։
Կանխատեսող մոդելներ
Կանխատեսող մոդելները կանխատեսում են որևէ թիվ կամ պիտակ։ Օրինակ՝ դրանցից մեկը կարող է գուշակել տան գինը։ Մեկ ուրիշը կարող է տեսակավորել էլեկտրոնային նամակը՝ որակելով այն որպես սպամ կամ անվտանգ։Քանի որ այս մոդելները նախատեսված են կոնկրետ խնդիրներ լուծելու համար, դրանք սովորաբար համեմատաբար փոքր են։ Արդյունքում՝ դրանք արագ են աշխատում, իսկ դրանց վարժեցումը քիչ ծախսատար է։
Գեներատիվ մոդելներ
Գեներատիվ մոդելները պիտակների փոխարեն ստեղծում են նոր բովանդակություն։ Դրանք կարող են ըստ պահանջի տեքստ, պատկերներ կամ կոդ ստեղծել։ Այնուամենայնիվ, դրանց անհրաժեշտ են հսկայական տվյալներ և մեծ հաշվողական հզորություն։ Հետևաբար, որպես կանոն, միայն մեծ թիմերն են դրանք ստեղծում զրոյից։ Մարդկանց մեծ մասը պարզապես օգտվում է դրանցից որևէ հավելվածի միջոցով։
Որոշումներ կայացնող մոդելներ
Որոշումներ կայացնող մոդելներն ընտրում են գործողություններ՝ որոշակի նպատակի հասնելու համար։ Օրինակ՝ խաղային բոտը սովորում է այնպիսի քայլեր, որոնք հաղթանակ են ապահովում։ Ռոբոտները և երթևեկության համակարգերը նույնպես հիմնվում են այս մոտեցման վրա։ Վարժեցումից հետո մոդելը կիրառում է իր կանոնները իրական ժամանակում։ ԱԲ ինֆերենսի վերաբերյալ մեր բլոգը մանրամասն բացատրում է այդ գործնական քայլը։
Հիմնական եզրահանգումը
ԱԲ մոդելը պարզապես օրինաչափություններ սովորող համակարգ է։ Այն վարժեցվում է տվյալների հիման վրա, ապա կիրառում իր բացահայտածը,այնուամենայնիվ, այն ընդամենը գործիք է, այլ ոչ թե բանականություն,ուստի որակյալ տվյալներն ու մանրակրկիտ փորձարկումն են որոշում դրա արժեքը։ Խելամիտ օգտագործման դեպքում ԱԲ մոդելը կարող է խնայել ժամանակը և նոր գաղափարներ ծնել։ Այդուհանդերձ, մարդիկ պետք է ուղղորդեն այն, ստուգեն և սահմանեն դրա սահմանները։ Քանի որ ոլորտն արագ է առաջ շարժվում, լավագույն սովորությունը շարունակական ուսումնառությունն է։ Ի վերջո, այս գործիքներից առավելագույն օգուտը քաղում են հետաքրքրասեր օգտատերերը։