Vidy-obucheniya-nejronnoj-seti-s-uchitelem-i-bez-uchitelya

1.

Виды обучения нейронной
сети: с учителем и без
учителя
Погрузитесь в увлекательный мир искусственного интеллекта, где
нейронные сети учатся мыслить, анализировать и принимать
решения.

2.

Почему обучение нейросетей важно?
Нейросети — основа современных ИИ: от распознавания
лиц до автопилотов
Качество обучения напрямую влияет на точность и
эффективность моделей
Существует несколько принципиально разных подходов к
обучению

3.

Обучение с учителем: как в школе
Размеченные данные
Пример классификации
Модель получает данные, где каждому входу соответствует
Изображения кошек и собак с заранее проставленными
правильный ответ или метка.
метками для обучения нейросети.
Минимизация ошибок
Задачи
Нейросеть учится сравнивать свои ответы с эталоном и
Используется для классификации (например, спам/не
корректировать их.
спам) и регрессии (прогнозирование цен).

4.

Обучение с учителем — контроль и
корректировка
Этот подход аналогичен традиционному обучению, где преподаватель дает ученику задачи и сразу же предоставляет
правильные ответы для коррекции ошибок.

5.

Преимущества и
ограничения обучения с
учителем
Преимущества
Ограничения
Высокая точность при
Необходимость больших
наличии качественных
и дорогих размеченных
размеченных данных.
датасетов.
Применяется в
Модель плохо работает с
распознавании образов,
данными, сильно
прогнозах, генерации
отличающимися от
текста.
обучающего набора.

6.

Обучение без учителя:
самостоятельное открытие
закономерностей
01
Неразмеченные данные
Модель получает данные без предварительной разметки и правильных ответов.
02
Поиск структур
Основная задача — обнаружить скрытые паттерны, группы или кластеры в данных.
03
Пример: сегментация
Группировка клиентов по поведению без заранее определенных категорий.
04
Анализ больших данных
Идеально подходит для ситуаций, где ручная разметка невозможна или слишком затратна.

7.

Обучение без учителя —
поиск закономерностей
Нейросеть здесь выступает в роли исследователя, который
самостоятельно ищет взаимосвязи и структуру в хаосе информации,
без каких-либо подсказок.

8.

Преимущества и вызовы обучения без учителя
Экономия ресурсов
Новые открытия
Не требует трудоемкой и дорогостоящей разметки данных.
Позволяет выявлять ранее неизвестные закономерности и
инсайты.
Оценка качества
Применение
Сложнее объективно оценить эффективность модели без
Используется в рекомендательных системах, анализе
эталонных ответов.
текстов и изображений.

9.

Краткое сравнение двух подходов
Без учителя
Самостоятельное обучение
С учителем
Нужен учитель (разметка)
Высокая точность
Классификация, регрессия
Поиск структур
Кластеризация, сегментация
Выбор
Зависит от задачи
Доступности данных
Целей проекта

10.

Итог: обучение нейросетей — ключ к
интеллектуальным системам будущего
1
Фундаментальное понимание
Знание видов обучения помогает создавать эффективные и мощные модели ИИ.
2
Синергия методов
Комбинация подходов расширяет возможности искусственного интеллекта, открывая новые горизонты.
3
Стратегический выбор
Ваша задача — выбрать правильный путь для решения конкретной проблемы, учитывая все нюансы.
4
Непрерывный рост
Начните экспериментировать и открывайте новые возможности вместе с нейронными сетями!