8.06. Как создать свою нейросеть
Как создать свою нейросеть?
Свою нейросеть можно создать. Можно использовать подключение уже существующих моделей или разрабатывать свою с нуля. Создание нейронной сети — это определенный процесс, который вполне достижим.
Как создать свою модель?
- Определение задачи. Первый и самый важный шаг — четко определить, какую задачу вы хотите решить с помощью нейросети:
- Классификация - определить, к какому классу относится объект (например, распознавание рукописных цифр).
- Регрессия - предсказать числовое значение (например, прогнозирование цен на недвижимость).
- Генерация данных - создание новых изображений, текста или музыки.
- Обработка естественного языка (NLP) - перевод текста, генерация текста, анализ тональности.
Нужно также понять, какие данные имеются, какая метрика будет использоваться для оценки качества модели и какую архитектуру нейросети выбрать.
- Сбор и подготовка данных. Нейронные сети требуют качественных данных для обучения. Этот этап часто занимает большую часть времени.
2.1. Сбор данных - собирается датасет (набор данных).
2.2. Проверка достаточности данных для обучения модели.
2.3. Очистка данных - удаление шумов, выбросов, некорректных записей.
2.4. Преобразование данных - нормализация или стандартизация данных.
2.5. Разделение данных на три набора:
- Обучающий набор (70–80%) для обучения модели.
- Валидационный набор (10–15%) для настройки гиперпараметров.
- Тестовый набор (10–15%) для финальной оценки модели.
- Выбор архитектуры нейросети.
- Полносвязная подходит для табличных данных, подойдёт новичку.
- Свёрточная подойдёт для работы с изображениями.
- Рекуррентная и трансформеры - более сложные.
- Настройка гиперпараметров. Основные гиперпараметры:
- Количество слоёв - чем больше слоёв, тем сложнее модель.
- Количество нейронов в слоях - определяет ёмкость модели.
- Функция активации - ReLU, Sigmoid, Tanh и другие.
- Скорость обучения (learning rate) - влияет на скорость сходимости.
- Оптимизатор - Adam, SGD, RMSprop и другие.
В языках программирования есть готовые библиотеки для экспериментов с гиперпараметрами.
- Обучение модели - как мы и описывали, проходится в виде цикла - инициализация весов, распространение, вычисление ошибки, обратное распространение и повторение. Цикл обучения повторяется снова и снова.
Важно: избегайте переобучения (overfitting) с помощью методов регуляризации (например, Dropout, L2-регуляризация)
- Оценка модели - оценивается качество на тестовом наборе данных по метрикам.
Метрики:
- Для классификации: Точность (accuracy), F1-score, ROC-AUC.
- Для регрессии: MSE, MAE (Mean Absolute Error), R².
- Развёртывание модели. Когда модель готова, её можно использовать в реальных приложениях. Модель экспортируется, интегрируется и мониторится.
Как подключают существующую модель?
Существует множество готовых моделей, которые можно использовать для различных задач - обработка изображений, обработка естественного языка, генерации данных. Эти модели уже предобучены, и их можно получить из репозиториев вроде GitHub, из готовых библиотек, или облачных сервисов.
- Определить задачу и выбрать модель.
- Обработка изображений - ResNet, VGG, Inception, EfficientNet;
- Обработка естественного языка - BERT, GPT, T5, RoBERTa;
- Генерация данных - GAN, WaveNet или Tacotron.
Их множество - здесь приведены лишь несколько.
- Подготовка проекта. Создайте новый проект в вашей среде разработки. Говоря о языке - обычно такие программы пишут на Python. Поэтому использоваться будет, к примеру, PyCharm, Jupiter Notebook или VS Code).
- Установите библиотеки, к примеру, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Model.
- Загрузите модель через инструменты - у каждой модели свои инструменты, поэтому здесь важно следовать руководству выбранной модели.
- Настройка модели. Если модель уже обучена - можно использовать. Но если задача немного отличается - может потребоваться дообучение, на ваших данных. Это называется fine-tuning (тренировка).
- Развёртывание. После загрузки модели и настройки, она интегрируется в соответствующее приложение или сервис. Всё зависит от цели, но основные этапы следующие:
- создаётся API - веб-сервис, который будет принимать входные данные, обрабатывать их и возвращать результаты. К примеру, FastAPI;
- сервис развёртывается на сервере или в облаке (можно также использовать Docker);
- сервис запускается и выполняется мониторинг.
- Тестирование. Здесь всё просто - убедиться. что приложение работает корректно.