Sztuczna Inteligencja - Trening (AI Training)

Sztuczna Inteligencja - Trening (AI Training)

Co to jest?

Nowoczesna sztuczna inteligencja (AI) jest w stanie wykonywać różnorodne zadania, od generowania tekstów i obrazów aż do kierowania autonomicznego samochodu, ponieważ są one opracowywane w procesie znanym jako uczenie maszynowe (Machine Learning) lub uczenie głębokie (Deep Learning). Dwa podstawowe elementy uczenia się to trening (Training) i wnioskowanie (Inference).

Podczas szkolenia, do modelu AI wprowadzana jest ogromna ilość danych. Dane są zwykle oznakowane, a programiści nadzorują ten proces - chociaż bardziej zaawansowana sztuczna inteligencja jest w stanie zaangażować się w samonadzorowane lub częściowo nadzorowane szkolenie z nieoznakowanymi danymi. Sztuczna inteligencja analizuje dane wejściowe i próbuje dostarczyć oczekiwane dane wyjściowe; na przykład spróbuje wybrać zdjęcia psów z morza zdjęć zwierząt. W oparciu o ważność swoich danych wyjściowych – to znaczy, czy przypuszczenie było prawidłowe, czy nie – sztuczna inteligencja dostosuje swój proces decyzyjny, przypisując ważone wyniki (Biases), do parametrów danych.

Poprzez wielokrotne iteracje predykcji (Foward Propagations) i sprzężenia zwrotnego (Backward Propagations) wagi stają się tak precyzyjne, że zawsze zostaną wybrane właściwe połączenia. W ten sposób sztuczna inteligencja jest szkolona w rozpoznawaniu danych, z którymi ma pracować.

Proces treningu zwykle obejmuje następujące kroki:

1. Zbieranie danych (Data Collection): Zebranie dużej i odpowiedniej bazy danych reprezentujących dziedzinę problemu i zawierających przykłady zadania, które sztuczna inteligencja ma nauczyć się wykonywać. Jakość i różnorodność danych odgrywają kluczową rolę w skuteczności treningu.
2. Przetwarzanie danych (Data Preprocessing): Przed podaniem danych do modelu sztucznej inteligencji często konieczne jest ich oczyszczenie, znormalizowanie i przekształcenie, aby były odpowiednie do celów treningowych.
3. Wybór modelu (Model Selection): Wybór odpowiedniej architektury modelu sztucznej inteligencji, odpowiedniej dla danego problemu. Wybór modelu zależy od rodzaju danych i konkretnego zadania, które sztuczna inteligencja ma wykonywać, takie jak klasyfikacja, regresja czy przetwarzanie języka naturalnego.
4. Trening modelu (Training the Model): W trakcie treningu model sztucznej inteligencji jest eksponowany na przygotowany zbiór danych i stara się nauczyć wzorców i relacji występujących w danych. Proces ten obejmuje dostosowywanie wewnętrznych parametrów modelu na podstawie danych wejściowych i pożądanego wyniku.
5. Ocena (Evaluation): Po treningu model jest oceniany za pomocą oddzielnego zestawu danych (zestaw walidacyjny lub testowy), aby ocenić jego wydajność i określić dokładność oraz zdolności generalizacji.
6. Dopracowanie modelu (Fine Tuning): W niektórych przypadkach model może nie działać optymalnie po początkowym treningu. Dopracowanie obejmuje dostosowanie hiperparametrów modelu lub dokonanie dalszych aktualizacji w celu poprawy jego wydajności.
7. Wdrożenie (Deployment): Po efektywnym treningu model sztucznej inteligencji może być wdrożony do wykonywania zadań w rzeczywistych warunkach. Wdrożenie może przybierać różne formy, takie jak integracja modelu w aplikacje lub systemy w celu dostarczenia inteligentnych usług.

Dlaczego tego potrzebujesz?

Wraz z wnioskowaniem, szkolenie AI jest nieodłączną i nierozerwalną częścią tego, jak „uczy się” nowoczesna sztuczna inteligencja. Zamiast oczekiwać, że programiści będą pisać kod na każdą ewentualność, sztuczna inteligencja szkoli się, badając duże zbiory danych, aż będzie gotowa do pracy ze świeżymi, nieoznakowanymi danymi w rzeczywistym scenariuszu.

Jako przykład użyjmy wizji komputerowej, która ma zastosowanie do rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Elektroniczne punkty poboru opłat na autostradzie muszą być w stanie odczytać litery i cyfry z tablic rejestracyjnych przejeżdżających samochodów. Różne tablice mogą używać różnych czcionek; sama tablica może być krzywa, przechylona lub zabrudzona; samochody mogą jechać z różnymi prędkościami. Jedynym powodem, dla którego sztuczna inteligencja nadal jest w stanie poprawnie odczytać informacje, jest to, że została przeszkolona z tak dużą ilością danych, że może dokładnie interpretować dane wejściowe za każdym razem.

Powiązane strony:

1. Wnioskowanie AI - AI Inference
2. Artificial Intelligence (AI) ChatGPT, Bing, Bard - part 1
3. Sztuczna Inteligencja (AI) ChatGPT - część 2
4. Sztuczna Inteligencja (AI) ChatGPT wtyczki - część 3
5. Co to są serwery AI?