Antrenarea unui model de inteligență artificială este procesul prin care un sistem informatic își ajustează parametrii interni pentru a identifica tipare în date și pentru a realiza ulterior o anumită sarcină. În funcție de model, aceasta poate însemna recunoașterea obiectelor din imagini, clasificarea mesajelor, generarea de text, transcrierea vocii sau estimarea unor valori. Modelul nu primește pur și simplu o colecție de reguli scrise manual, ci învață relații statistice din exemple.
Procesul poate părea abstract deoarece modelele moderne folosesc milioane sau chiar miliarde de parametri și necesită infrastructură informatică performantă. Principiul de bază este însă mai simplu: sistemul primește date, produce un rezultat, măsoară cât de mult diferă acesta de rezultatul urmărit și își modifică parametrii pentru a reduce eroarea. Acest ciclu se repetă de foarte multe ori.
Totul începe cu datele
Calitatea datelor influențează direct ceea ce poate învăța modelul. Pentru un sistem care trebuie să recunoască pisici și câini în fotografii, setul de antrenare trebuie să conțină suficiente imagini relevante. Pentru un model lingvistic sunt necesare volume mari de text, pregătite și procesate într-o formă pe care sistemul o poate utiliza matematic.
Datele sunt de regulă curățate înainte de antrenare. Pot fi eliminate duplicatele, fișierele deteriorate, informațiile irelevante sau exemplele care nu respectă criteriile proiectului. În anumite aplicații, datele trebuie și etichetate. O imagine poate primi eticheta „pisică”, de exemplu, astfel încât modelul să poată compara predicția proprie cu răspunsul corect.
Nu orice proiect necesită însă date etichetate în același mod. Există diferite metode de învățare automată, iar modul de pregătire a datelor depinde de problema abordată.
Cum „vede” calculatorul informația
Un model de inteligență artificială nu interpretează inițial o propoziție sau o fotografie așa cum o face un om. Informația trebuie transformată într-o reprezentare numerică.
În cazul imaginilor, valorile pixelilor pot fi reprezentate numeric și procesate de model. În cazul textului, conținutul este împărțit în unități numite frecvent tokenuri. Acestea pot reprezenta cuvinte întregi, părți de cuvinte, semne de punctuație sau alte fragmente, în funcție de sistem.
Reprezentările numerice permit algoritmilor să efectueze calculele necesare pentru identificarea relațiilor și tiparelor din date.
Ce se întâmplă în timpul antrenării
Să luăm un exemplu simplificat: vrem ca un model să identifice dacă o fotografie conține o pisică. Sistemul primește imaginea și produce o predicție, de exemplu o probabilitate asociată categoriei „pisică”.
Predicția este comparată cu informația corectă prin intermediul unei funcții de pierdere, numită și „loss function”. Aceasta oferă o măsură matematică a erorii modelului. Apoi, prin algoritmi de optimizare și printr-un mecanism numit backpropagation în cazul rețelelor neuronale, sunt calculate ajustările necesare parametrilor.
Un optimizator modifică acești parametri în direcția care urmărește reducerea erorii. Procesul este repetat pentru numeroase exemple, iar modelul își îmbunătățește treptat performanța.
Ce sunt epocile și loturile de date
Seturile de antrenare pot fi foarte mari, astfel încât datele sunt adesea procesate în grupuri mai mici, denumite batch-uri. După procesarea unui astfel de lot, modelul poate efectua actualizări ale parametrilor.
O parcurgere completă a setului de antrenare este numită epocă. În anumite proiecte, modelul parcurge datele de mai multe ori. Numărul potrivit de epoci depinde de arhitectură, cantitatea și calitatea datelor, obiectivul urmărit și alți parametri ai antrenării.
Mai multe epoci nu înseamnă automat un model mai performant. Dacă procesul este dus prea departe, poate apărea fenomenul de supraînvățare, sau overfitting.
De ce este importantă testarea
Un model care oferă rezultate excelente pe datele de antrenare nu este neapărat bun în practică. El trebuie să funcționeze și pe exemple pe care nu le-a întâlnit în timpul antrenării.
Din acest motiv, datele sunt gestionate astfel încât performanța să poată fi evaluată pe exemple separate. În practică sunt folosite frecvent seturi de antrenare, validare și testare. Setul de validare ajută la ajustarea procesului de dezvoltare, iar cel de testare permite o evaluare mai independentă a rezultatului final.
Scopul este obținerea unei capacități bune de generalizare: modelul trebuie să identifice tiparele relevante, nu să reproducă mecanic exemplele cunoscute.
Antrenarea nu elimină posibilitatea greșelilor
Modelele de inteligență artificială pot produce rezultate incorecte chiar și după un proces complex de antrenare. Datele insuficiente, dezechilibrate sau de calitate slabă pot influența performanța. De asemenea, un model poate întâlni situații foarte diferite de cele reprezentate în datele folosite pentru dezvoltarea sa.
De aceea, evaluarea, monitorizarea și îmbunătățirea modelelor sunt etape esențiale, mai ales în aplicațiile în care erorile pot avea consecințe importante.
Antrenarea unui model de inteligență artificială poate fi înțeleasă, în esență, ca un proces repetat de predicție, măsurare a erorii și ajustare matematică. În spatele modelelor performante există însă date atent pregătite, algoritmi, resurse de calcul și numeroase etape de evaluare. Pentru a înțelege corect tehnologia, este util să consulți surse tehnice de încredere, iar pentru dezvoltarea sau implementarea unor sisteme AI complexe să apelezi la specialiști în machine learning și inteligență artificială.
