Как обучать нейросети на слабых данных: не так страшен черт, как его малюют
А вот и кошмар программиста: разрозненные или, что еще хуже, слабенькие данные. Прямо как сокровище из плохого кино — вроде и есть, а вроде и нет. Вот и задачка: обучать нейросеть, не имея на руках полного набора данных. Давайте разберемся, как из этой каши приготовить что-то съедобное. Так сказать, соберем ладом этот пазл.
Частичная или неполная выборка: чего ожидать
Как вы, наверное, знаете, данные — это топливо для любой модели машинного обучения. Но что делать, если в баке только полпорции? Да ничего страшного, главное — начать с разборки. Понять, чем обладает ваша выборка данных: где пробелы, где нестыковки. Если, как говорится, цифры пляшут, то и задачи возникают серьезные.
Например, компания из Перми, ООО «Гурманзон», производящая «искусственный гамбургер», столкнулась с такой проблемой. У них были данные только о двух из пяти ингредиентов (булка, котлета), а еще соусы, салат и сыр оставались за кадром. Но желания обучить алгоритм было много, поэтому они начали с того, что есть.
Усиление данных: не только в спортзале
Наверняка слышали об усилении данных (data augmentation)? Это когда к имеющимся вы берете и придумываете новые. Изображения вращают, отражают, меняют цвета, а с текстами можно просто словечки поджарить, устранить неграмотность или добавить любимых эпитетов. Как бабуля на кухне, всего по крупинке, по кусочку — и вот тебе целая лента данных. Компания «Гурманзон», например, воспользовалась этим приемом, дополнив недостающие ингредиенты по разнообразным рецептам, которые почерпнули из книг.
Семисотами — на случай ошибок
Если ошибка системы — это не ошибка в последней строчке кода, а ошибка данных, то в ход идут правила семисотов. Это не значит, что все ошибки обнулить — просто поискать «шорты». Можно использовать подходы, как указание весов для более достоверных данных, а менее надежным — снизить их значимость. Например, данные о соусах из книги «100 лучших рецептов двадцатого века» при обучении модели были понижены в приоритете.
Смесь моделей или учитесь на разной братьве!
Когда одно лишь решение не катит, тут важно подключить результаты разных алгоритмов. Энсамблевое обучение поможет подстраховать друг друга как на холодном звонке совещания. То есть, вы не обязательно обучаете одну модель, можно собрать два-три разных метода, которые в команде дадут надежный результат.
Кстати, в нашей «Гурманзон» алгоритмы и фильтры для восстановления данных, взятых из книг при помощи образцов с минимальной плотностью параметров, благополучно уживаются. Ах, это местечко, где разные модели объединяют усилия для достижения цели!
Модель Transfer Learning: бери и уезжай
А теперь о настоящем спасателе современности — Transfer Learning. Это как послать человека в командировку с доверием справиться самому с незнакомой местностью. Вы передаете уже обученный и подготовленный чемоданчик данных из одной области в другую подобную тематику. Таким образом, сможете сэкономить не только время, но и нервные клетки.
ООО «Гурманзон» отлично пошлось на такую заботу, даже если изначально модель была не о гугунах, а о другом кулинарном удовольствии — использовали аналогичный подход.
Вот вам и часть сложного пазла. С разрозненными данными — как ни крути, но работать можно. Скажете, всё это просто-напросто о многом ни о чём? Как бы не так! На практике всё не так уж и мрачно, да и пермские примеры помогут.
Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Хотите генерить идеи контента для соцсетей, сайта и блоге? Забирайте решение тут: https://clck.ru/3G3asi
Телеграм-бот с 60+ нейроинструментами. Тексты, картинки, видео, все самые ТОПовые модели тут, забирай: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
Искусственные разъяснения: адаптация к слабым данным
Давайте разберёмся ещё глубже. Хочется создать настоящую теорию относительности, но в мире бизнес-данных. Если ваша ситуация архисложная, не стоит опускать руки! Пора включить креативный подход. Никаких шаблонных решений — только мозги на пределе железных возможностей, и только так!
Ручная разметка: как на лужайке
О, разметка данных — это целая наука! Если данных действительно мало и сетевое обучение идёт мимо, можно задействовать ручные методы. Но на это уйдёт много времени, и не всегда это так просто. Например, если вы в свои руки берете разметку медицинских данных, это может выглядеть как прогулка по лужайке с зелёным флагом и бочкой. Вы сами создаёте «знаковые» обозначения для обучения модели.
Вот возьмите например «Доктор Здоровье», который занимался методом анализа болезней с помощью данных. Они просто решали проблемы конструирования с низкими ресурсами, собирая врачей, которые отмечали важные аспекты данных!
Параллельные методы: несколько струй в одном медиафасоне
Как поступить, если данных недостаточно для однозначного вывода? Тут нужно применять подход параллельного обучения. Это, кстати, немного напоминает методику многоканального маркетинга. Подумаем просто: несколько направлений — больше шансов.
Если, например, одна модель обучается на основном наборе данных, другая может обучаться на других связанных аспектах. Таким образом, оба потока создают более устойчивую информацию для общей модели. Сравните это с созданием группы поддержки: каждый из вас делится опытом, развивая общую картину.
Вспомните «Гурманзон». Они обучали модели на разных аспектах пищевой безопасности, уникальных переменных по продуктам, и в итоге хорошо разбирались в проблемах качества.
Итеративный процесс обучения: в бой без доспехов
Учитесь на ошибках, как немецкий танк без колёс — самый эффективный способ, которым кто-то осваивает что-то новое. Итеративное обучение помогает адаптироваться к слабым данным, подстраиваясь под неопределенность.
К примеру, вы можете запустить начальную модель, оценить ошибки, а затем вернуться к структуре алгоритма и улучшить её. С каждым новым циклом данные становятся всё более точными, и выдача стаётся вложенной на все сто!
Ранжирование и приоритизация данных: следи за ориентиром
И вот мы дошли до важного момента. Как именно отсекать лишнее и приоритизировать? Используйте ранжирование в условиях слабых данных. Простыми словами — сначала обращаем внимание на наиболее значимые элементы. Можно присвоить вес каждой категории данных в зависимости от важности.
Это как если бы вы шли в магазин и сначала пособирали наиболее нужные продукты в корзину. Например, в «Гурманзон» разметили данные о основных ингредиентах, и задача была свести к минимуму ошибки в добавлении менее значимых соусов.
Итоги: слабые данные не приговор
Итак, друзья мои, слабые данные вовсе не приговор. Применяя все вышеописанные стратегии, можно извлечь из них максимум. Не забывайте использовать все доступные методы: от трансферного обучения до параллельного подхода.
Не стоит паниковать, если ваши данные выглядят как кот, заблудившийся среди странствующих цифр. Будьте готовы к поиску путей их освобождения. Просто пофантазируйте, а затем перейдите к действиям. Так что, дерзайте!
Хотите узнать, какие автоматизации нужны твоему бизнесу уже вчера? Тогда забирай список тут: забирай тут
