Легко ли обучить нейросеть? Погружаемся в детали

Моя компания уже давно занимается разработкой и обучением нейросетей, и за это время я не раз слышал возражения от клиентов или знакомых: «Почему так дорого? Это же всего лишь загрузить пару фотографий в нейросеть!» Такие заявления, честно говоря, вызывают у меня смех. На деле процесс намного сложнее, чем может показаться со стороны.

В этой статье я постараюсь простыми словами объяснить, как происходит разработка и обучение нейросети, какие этапы нужно пройти и почему это требует времени, ресурсов и усилий. Давайте разберёмся в деталях!

Каждая нейросеть начинается с четко сформулированной цели. Но вот что интересно: большинство клиентов видят цель, но сформулировать её грамотно бывает сложно. Например, у клиента есть идея: "Хочу, чтобы нейросеть заваривала чай." Казалось бы, всё просто, но вот тут-то и начинается самое интересное.

За годы работы я усвоил главное правило: пока дотошно не выяснишь все детали, нельзя приступать к разработке. Возьмём тот же пример. Клиент сказал, что хочет, чтобы нейросеть заваривала чай. Но что именно он имеет в виду? Она должна делать это в реальности или генерировать видео с процессом заваривания? Использовать роборуку или управлять умным чайником через интернет? А, может, речь идёт о совсем фантастическом сценарии, где она заварит чай силой мысли и доставит его телекинезом на стол?

Проблема в том, что если не уточнить все эти нюансы заранее, можно создать совершенно не то, что хотел клиент. Мы сделаем, чтобы нейросеть управляла роборукой, а клиент ожидал, что она будет работать с умным чайником. В итоге начинается переработка, недопонимание и дополнительные расходы.

Вывод простой: всё начинается с постановки конкретной задачи, где каждая деталь имеет значение.

После того как цель и потребности клиента сформулированы, мы переходим к разработке детальной пошаговой стратегии. Это важно, чтобы понимать, как и что будем делать на каждом этапе.

Рассмотрим пример создания нейросети для распознавания краж, курения, простоев и драк. Процесс начинается с самого основного — сбора данных для обучения.

Вот пример того как выглядит самая простая стратегия :

Этап 1. Сбор данных для датасета

1.1. Сбор или создание видео с кражами
Для обучения нейросети нужны реальные или сымитированные примеры краж, чтобы модель могла различать подозрительное поведение.

1.2. Сбор или создание видео с курением
Необходимо подготовить видеозаписи, где зафиксированы сцены курения в разных условиях: на рабочем месте, в общественных местах и т. д.

1.3. Сбор или создание видео с драками
Необходимо собрать или отснять видео с драками и конфликтами

1.4. Сбор или создание видео с простоям
Для распознавания бездействия важно собрать кадры, где человек не работает в течение длительного времени или откровенно нарушает распорядок.

Нередко нам приходится самостоятельно записывать сотни гигабайт видео для обучения нейросети. Этот процесс требует не только большого количества времени, но и терпения. Подготовка данных — это кропотливая работа: нужно продумать сценарии, организовать съемки, а затем еще и разметить каждый кадр для обучения модели. Такой этап часто оказывается самым долгим и утомительным, но без него никуда — качественный датасет является основой для успешной работы нейросети.

После того как мы собрали или записали сотни гигабайт, а иногда даже терабайты видео и фотоматериалов, наступает следующий важный этап — сортировка и разметка. И тут начинается самое интересное.

Для чего нужна сортировка?
Сортировка помогает исключить ненужные или ошибочные данные, которые могут помешать обучению нейросети. Например, если в датасете для распознавания краж окажутся случайные кадры без людей или с совершенно не относящимися к задаче действиями, модель начнет "путаться" и выдавать неправильные результаты.

А что такое разметка?
Разметка — это процесс, при котором мы буквально "объясняем" нейросети, что изображено на каждом кадре. Для модели все фото и видео изначально — просто набор пикселей. Чтобы она поняла, где человек крадет, а где просто стоит рядом с товаром, нужно выделить области интереса (например, обвести фигуру человека или указать ключевые действия) и присвоить им соответствующие метки.

Разметка превращает беспорядочный массив данных в структурированную информацию, которую нейросеть может использовать для обучения. Чем точнее и разнообразнее эти метки, тем лучше модель будет понимать задачу.

После того как все данные собраны и размечены, наступает этап обучения нейросети. На первый взгляд, процесс может показаться довольно простым: просто подать данные, и нейросеть начнёт учиться. Но это далеко не так! Обучение — это сложный и трудоемкий процесс, который требует постоянного контроля, внимания и вовлеченности.

Обучение нейросети — это процесс, при котором модель, основываясь на примерах из данных, начинает выстраивать свои внутренние связи и правила для решения конкретной задачи. На вход подаются размеченные данные, и нейросеть постепенно находит зависимости и паттерны в этих данных, чтобы дать правильный ответ. Однако, на практике, обучение — это далеко не прямолинейный процесс.

Проблема переобучения и недообучения

Недообучение (underfitting) — это когда нейросеть не научилась достаточно хорошо распознавать закономерности в данных. Она слишком простая и не может точно предсказать результат. Представь, что ты пытаешься научить нейросеть отличать яблоки от апельсинов, но она слишком мало видела примеров и не понимает, что делает яблоко яблоком, а апельсин — апельсином. Это как если бы ты учил собаку выполнять трюки, но не показал ей, как нужно делать правильно.

Переобучение (overfitting) — это когда нейросеть слишком сильно запоминает данные, на которых она обучалась, и начинает давать хорошие результаты только на этих данных, но плохо справляется с новыми. Это как если бы ты учил собаку выполнять трюк, но при этом показывал ей только один конкретный предмет. Когда ты поменяешь предмет, собака уже не сможет выполнить трюк правильно, потому что она запомнила только этот предмет, а не сам принцип.

Проще говоря:

Время и ресурсы

Процесс обучения — это не только интеллектуальная работа, но и ресурсоемкий процесс. Он требует значительных вычислительных мощностей, особенно если речь идет о больших объемах данных. Это может занять от нескольких часов до нескольких дней или даже недель в зависимости от сложности модели и объема данных. Например, для обучения сложных моделей, таких как трансформеры (например GPT), необходимы мощные серверы с графическими процессорами (GPU), и даже с таким оборудованием обучение может занять недели.

Кроме того, после каждого этапа обучения нужно проверять результаты и корректировать параметры модели. Это включает в себя настройку гиперпараметров (таких как скорость обучения, количество слоев и нейронов), что также требует времени и вычислительных ресурсов.

Обучение нейросети — это процесс итеративный, который требует терпения, внимательности и тщательного контроля, чтобы получить действительно качественную модель, которая будет эффективно работать в реальных условиях.

Как видите, процесс обучения нейросети — это далеко не простое занятие. Это кропотливый и многоступенчатый процесс, в котором участвуют целые команды специалистов. Съемки для датасетов, выбор архитектуры, непрерывное обучение — за всем этим стоят люди, и всем им на удивление нужно платить зарплату!
Спасибо что дочитали! Не забудьте поставить лайк)