Читать книгу Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении. Учебное пособие - - Страница 6

1. Создание ИИ-моделей

Создание ИИ-модели включает несколько ключевых этапов. Для начала нужно определить цель и задачи модели. Прежде всего, необходимо понять, для чего вы хотите использовать искусственный интеллект. Это может быть:

– распознавание образов – используется для идентификации объектов, лиц, текста и т. д.

– обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческий язык.

– рекомендательные системы – предлагают пользователям персонализированные рекомендации на основе их предпочтений.

– прогнозирование временных рядов – предсказывает будущие значения временных рядов на основе исторических данных.

– автоматическое планирование – помогает планировать действия для достижения целей в условиях неопределённости.

Существует несколько подходов к созданию ИИ-моделей:

– символьный подход основан на использовании символов и правил для представления знаний и рассуждений. Этот подход используется в экспертных системах, которые помогают врачам ставить диагнозы и юристам давать консультации.

– нейронный подход основан на использовании нейронных сетей, которые представляют собой математические модели, имитирующие работу человеческого мозга. Нейронные сети используются в машинном обучении, которое позволяет компьютерам учиться на основе данных без явного программирования.

– гибридный подход объединяет символьный и нейронный подходы для создания более мощных ИИ-моделей. Гибридные системы используются в робототехнике, где роботы должны взаимодействовать с окружающей средой и людьми.

Методы обучения ИИ-модели тоже могут быть разными. Различают три основных вида:

– машинное обучение (Machine learning, ML) использует алгоритмы для анализа данных и выявления закономерностей. Оно может быть как с учителем (supervised), так и без учителя (unsupervised).

– глубокое обучение (Deep learning, DL) использует многослойные нейронные сети для обработки сложных данных, таких как изображения и текст.

– обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), при котором модели учатся принимать решения на основе обратной связи от окружающей среды.

2. Обучение искусственного интеллекта.

Обучение искусственного интеллекта – это процесс, в котором ИИ-модели учатся на основе данных. Существует два основных типа обучения:

– контролируемое обучение; в этом типе обучения ИИ-модель обучается на размеченных данных, то есть данных, для которых известны правильные ответы. Контролируемое обучение используется в задачах классификации, таких как распознавание изображений и речи.

– неконтролируемое обучение; в этом типе обучения ИИ-модель не знает правильных ответов заранее. Неконтролируемое обучение используется в задачах кластеризации, таких как сегментация изображений и анализ текста.

Процесс обучения искусственного интеллекта включает следующие этапы:

2.1. Сбор данных: данные собираются из различных источников, таких как интернет, базы данных и сенсорные устройства. Данные должны быть чистыми и структурированными, чтобы их можно было использовать для обучения.

2.2. Предварительная обработка данных: данные очищаются от шума и ошибок, а также преобразуются в формат, который может быть использован для обучения. Предварительная обработка данных может включать нормализацию, масштабирование и кодирование.

2.3. Выбор модели: модель выбирается на основе типа задачи и доступных данных. Модель представляет собой математическую функцию, которая отображает входные данные в выходные.

2.4. Обучение модели: ИИ-модель обучается на данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных.

2.5. Оценка модели: ИИ-модель оценивается на тестовых данных, чтобы определить её точность и эффективность. Оценка модели может включать метрики, такие как точность, полнота и F-мера.

2.6. Развёртывание модели: обученная модель развёртывается в производственной среде, где она используется для решения реальных задач. Развёртывание модели может включать интеграцию с существующими системами и обеспечение безопасности.

Обучение искусственного интеллекта является сложным и многогранным процессом, который требует глубоких знаний в области компьютерных наук, математики и статистики. Однако благодаря развитию технологий и методов обучения, искусственный интеллект становится всё более мощным и эффективным инструментом для решения сложных задач.

3. Создание ИИ-модели на примере идентификации лиц.

Создание ИИ-модели, предназначенной для идентификации лиц, состоит из следующих этапов:

3.1. Сбор данных. На этом этапе собирается большой объём данных, содержащих изображения лиц людей (создание датасетов). Эти данные могут быть собраны из открытых источников, таких как социальные сети, или созданы специально для этой цели.

3.2. Предварительная обработка данных. Собранные данные проходят предварительную обработку, которая включает в себя следующие шаги:

– удаление искажений с изображений.

– приведение всех изображений к единому размеру и формату.

– преобразование изображений в числовые векторы, которые могут быть использованы моделью ИИ.

Предварительная обработка данных необходима для того, чтобы сделать данные более однородными и удобными для дальнейшей обработки.

3.3. Выбор модели. Для распознавания лиц используются различные модели ИИ, такие как свёрточные нейронные сети (CNN) и глубокие нейронные сети. Эти модели представляют собой математические функции, которые принимают на вход изображение лица и выдают на выходе вероятность принадлежности этого изображения к определённому человеку.

Выбор модели зависит от конкретных требований и условий задачи. Например, если требуется высокая точность распознавания, то следует использовать более сложные модели. Если же требуется быстрое распознавание, то можно использовать более простые модели.

3.4. Обучение модели. Модель обучается на предварительно обработанных данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных. В процессе обучения модель «видит» множество изображений лиц и учится распознавать их особенности, такие как форма, размер и расположение глаз, носа и рта. Во время обучения модель сравнивает изображения лиц с эталонными изображениями, хранящимися в базе данных. Если изображение лица соответствует одному из эталонных изображений, то модель присваивает ему соответствующий идентификатор.

Процесс обучения повторяется многократно, пока модель не достигнет требуемой точности распознавания. После обучения модель может распознавать лица на новых изображениях с высокой точностью.

3.5. Тестирование модели. После обучения модель тестируется на новых данных, чтобы проверить её точность и эффективность. Если модель показывает хорошие результаты, она готова к использованию.

3.6. Развёртывание модели. Развёртывание модели – это заключительный этап работы искусственного интеллекта. На этом этапе модель внедряется в реальную систему распознавания лиц. Модель может быть интегрирована с другими системами, такими как системы контроля доступа, видеонаблюдения и т. п.

3.7. Распознавание лиц. Результатом распознавания является список вероятностей принадлежности изображения лица к каждому из лиц, известных модели. Чем выше вероятность, тем больше уверенность модели в том, что лицо принадлежит данному человеку.

4. Создание ИИ-модели на примере GPT.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это языковая модель, которая используется для генерации текстов на основе заданного запроса.

4.1. Сбор данных. Для обучения модели GPT используются большие объёмы текстовых данных из различных источников, таких как книги, статьи, блоги и другие материалы. Эти данные используются для создания базы знаний, на которой будет основана работа модели.

4.2. Предварительная обработка данных. Собранные данные проходят предварительную обработку, которая включает в себя следующие шаги:

– удаление искажений из текстов;

– приведение всех текстов к единому формату и стилю;

– преобразование текстов в числовые векторы, которые могут быть использованы моделью ИИ.

4.3. Обучение модели. Модель GPT обучается на предварительно обработанных данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных. В процессе обучения модель «видит» множество текстов и учится распознавать их структуру, стиль и тематику. После обучения модель GPT может использоваться для генерации текстов на заданные темы.

4.4. Получение запроса. Пользователь вводит запрос или тему, на которую он хочет получить текст. Это может быть что угодно: от простого вопроса до сложной задачи.

4.5. Преобразование запроса. Языковая модель преобразует запрос в формат, который она может использовать для генерации текста. Это может включать в себя токенизацию (разбиение текста на отдельные слова или фразы), лемматизацию (приведение слов к их базовой форме) и другие операции.

4.6. Использование контекста. Языковая модель использует контекст, полученный из обучения, чтобы генерировать текст, соответствующий запросу. Она анализирует структуру и стиль запроса, а также учитывает тематику и цель текста.

4.7. Генерация ответа. На основе запроса и контекста языковая модель генерирует текст. Этот текст может быть представлен в виде одного или нескольких предложений, абзацев или даже целых статей.

4.8. Оценка качества. Сгенерированный текст оценивается на соответствие заданной теме, структуре, стилю и другим критериям. Если текст соответствует требованиям, он считается качественным. Если нет, то модель может внести изменения в текст, чтобы улучшить его качество.

4.9. Повторная генерация. После доработки текст снова оценивается, и если он соответствует требованиям, то считается окончательным результатом. Если нет, то процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

4.10. Вывод текста. Готовый текст выводится пользователю. Он может быть использован для различных целей, таких как общение, обучение, создание контента и т. д.