Обучение нейросети на своих данных полезно, если хотите оптимизировать процессы под конкретные потребности бизнеса и найти решения, которых нет в готовых инструментах.
Обучать нейросети – это слаженная работа специалистов с самыми разными навыками, от технических до аналитических и управленческих. Чем сложнее проект, тем больше ролей может понадобиться, а менеджер проекта организует работу команды и распределяет задачи между специалистами.
Эта статья для тех, кто далек от кодинга, но хочет понять в принципе, как все работает, без сложных технических деталей.
Что такое нейросеть простыми словами
Нейросеть – это технология, которая работает как мозг человека. Она учится на опыте. Если покажете ей примеры успешных постов в соцсетях, она проанализирует и сможет создавать похожие.
Нейросеть, обученная на данных конкретного бизнеса, точнее и быстрее справится с автоматизацией обработки заявок, анализом трендов, генерацией нужного контента и оптимизацией рекламы, чем нейросеть, обученная на всей информации из интернета, где далеко не всему можно верить.
То есть 👇
Нейросеть, которую можно обучить самому, – это процесс под контролем. Вы сами выбираете, какие данные использовать и корректируете работу ИИ под свои задачи.
Например, «кормите» нейросеть успешными рекламными кампаниями, типичными запросами клиентов, задаете определенный стиль контента. Это значит, что нейросеть будет обучена именно тому, что важно для вашего бизнеса.
И можете в любой момент корректировать работу нейросети. Если она ошибается или результаты не соответствуют ожиданиям, просто добавляете новые примеры и уточняете задачи. В итоге – создаете близкий к идеальному инструмент для ваших целей.
Чем нейросети полезны самому разному бизнесу, в быту и для хобби рассмотрели в статье «Будущее уже здесь – как нейросети расширяют наши возможности».
Методы обучения нейросетей: что выбрать
Есть три основных типа:
- Обучение с учителем (Supervised Learning). Нейросеть обучается на размеченных данных: вопрос + ответ.
- Обучение без учителя (Unsupervised Learning). Нейросеть работает с неразмеченными данными, выявляет закономерности самостоятельно.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Нейросеть обучается через взаимодействие с окружающей средой и получает положительную или отрицательную оценку за действия. Она учится принимать решения, которые приведут к максимальному поощрению.
Не будем вникать, как обучить нейросеть с подкреплением или без учителя, а сосредоточимся на нейросети, обученной на своих данных.
4 причины, почему обучение нейросети с учителем лучше подходит для бизнеса в интернете 👇
Простота настройки через готовые инструменты. Многие платформы позволяют обучать модели с минимальными усилиями. Примеры таких площадок будут дальше в статье.
Применимо к популярным задачам в соцсетях:
- Анализ текстов. Определение тональности комментариев – положительные, нейтральные, отрицательные.
- Рекомендации. Подбор контента для пользователей на основе их предпочтений.
- Оптимизация времени публикаций. Выявит, когда лучше выкладывать посты.
Удобно работать. Для соцсетей часто уже есть готовые данные: результаты прошлых постов, реакция аудитории, бюджеты рекламных кампаний. Их легко структурировать и загрузить в систему для обучения.
Результаты предсказуемы. Обучение с учителем дает более точные и предсказуемые результаты, так как модель видит, к чему надо стремиться.
Альтернатива 👇
Обучение без учителя. Нейросеть отлично справляется с кластеризацией данных, например, выделением групп пользователей, но – сложнее задать четкую цель и интерпретировать результаты.
Обучение с подкреплением подходит для сложных задач с интерактивным процессом. Например, управлением бюджетами в рекламе. Но процесс обучения нейросети занимает больше времени и усилий для настройки.
Как обучить нейросеть на своих данных: 4 основных шага
Шаг 1. Определите задачу
Нейросети – это инструмент для выполнения задач на основе данных, которые вы им даете. Чем точнее сформулируете цель, тем лучше будут результаты.
Как определить задачу?
Начните с конечной цели. Подумайте, какой результат вам нужен. Например:
- Хочу, чтобы нейросеть помогала писать посты для соцсетей.
- Нужно анализировать, какие публикации работают лучше всего.
- Необходимо автоматизировать ответы на частые вопросы клиентов.
Сформулируйте задачу максимально конкретно. Четко сформулированная задача экономит время на настройке. Задача должна быть понятной и измеримой, общие фразы приведут к посредственному результату.
❎ Генерировать контент.
✅ Создавать короткие тексты для ВКонтакте с акцентом на эмоциональность.
✅ Анализировать активность подписчиков и предлагать лучшее время для публикаций.
Учитывайте ваши данные. Проверьте, какие данные у вас уже есть и как их можно использовать для обучения нейросети. Например, история прошлых постов и их статистика, часто задаваемые вопросы или описание ваших товаров или услуг.
Шаг 2. Соберите данные
Данные – это основа, на которой нейросеть обучается. Чем качественнее и разнообразнее данные, тем лучше нейросеть сможет справляться с задачей.
Что такое данные для нейросети?
Данные – это вся информация, связанная с вашей задачей. Это могут быть тексты, изображения, цифры или даже взаимодействия пользователей. Нейросеть изучает эти данные, чтобы понять закономерности и на их основе выдавать полезные результаты.
Какие данные могут пригодиться?
Публикации в соцсетях. Посты, которые вы уже публиковали, описание товаров, услуг или бренда, рабочие хештеги.
Статистика и метрики. Лайки, комментарии, репосты ваших публикаций; время, когда аудитория наиболее активна; данные из рекламных кампаний – самые успешные объявления.
Взаимодействие с клиентами. Часто задаваемые вопросы в комментариях, переписка с клиентами в чатах.
Контент конкурентов. Посты других брендов в вашей нише: стиль, темы и подходы, которые можно адаптировать под себя.
Тренды и популярные темы. Новости и темы, которые активно обсуждаются в вашей сфере, вирусные мемы, форматы или идеи.
Как выбрать правильные данные?
Качество важнее количества. Данные должны быть актуальными и релевантными. Лучше использовать статистику постов за последний год, чем устаревшую информацию.
Только то, что связано с задачей. Если обучаете нейросеть генерировать посты, используйте примеры текстов. Нет смысла загружать данные о продажах, если они не связаны с задачей.
Допустим, хотите обучить нейросеть писать ответы клиентам. Предоставьте переписку с клиентами и ответы, которые считаете правильными и профессиональными.
Структурируйте данные. Чтобы обучить нейросеть на своих текстах, разделите их на категории, например, успешные и неуспешные посты. Отмечайте ключевые элементы – заголовки, хештеги, темы.
Почему это важно?
Без качественных данных обучаемая нейросеть не сможет выдать полезных результатов. Она будет учиться на том, что ей дали, поэтому плохие данные приведут к плохим решениям.
Шаг 3. Настройте процесс обучения
Подобрались к самому интересному: где обучать нейросети?
Можно обучить нейросеть онлайн, на специальных сервисах. Три примера таких платформ 👇
Teachable Machine
Подходит для простых задач.
Сервис, где легко разобраться, как обучить нейросеть картинками без знания кода. Использовать обученную нейросеть можно на сайте или в приложении в разных ситуациях.
👉 Анализ пользовательского контента. Допустим, нейросеть находит в соцсетях или на сайте фотографии, где упоминается ваш продукт – логотип на одежде или упаковке, например.
👉 Автоматическая модерация контента. Находит на изображениях перед публикацией запрещенный контент – неуместные логотипы или объекты.
👉 Поддержка работы с клиентами. Если клиент отправляет фото с вашим продуктом, модель сможет определить, что это за продукт и быстрее обработать запрос.
Сценариев использования Teachable Machine может быть очень много. Например, во времена пандемии некоторые компании загружали обучающие изображения нейросети, чтобы распознавать лица сотрудников, в маске и без.
Кроме того, в сервисе можно обучить нейросеть узнавать определенные звуки или позы. Если сумеете адаптировать, так можно находить упоминания компании в подкастах или стримах, например. Или выявлять на фото в соцсетях позы, связанные с тренировкой, танцем или йогой – и корректировать под эти интересы рекламные предложения конкретным пользователям.
Важно. Если закроете вкладку браузера в процессе или уже обучив модель, на серверах ничего не сохранится, и придется начинать заново. Поэтому обязательно скачайте модель. Так вы всегда сможете продолжить работу над ней позже, снова загрузив ее на сервис.
Google Cloud AutoML
Тут без минимальных навыков программирования не обойтись.
Google Cloud AutoML – облачная платформа, упрощающая создание и использование моделей машинного обучения (ML). Она подходит разработчикам и организациям без глубоких знаний в ML.
На платформе много предварительно обученных моделей и инструментов для обучения, оценки и развертывания своих решений. AutoML автоматизирует обработку данных, выбор модели и настройку параметров.
Технологии AutoML устраняют необходимость выполнять рутинные операции и вручную подбирать модели, а значит – специалисты могут сосредоточиться на более творческих и стратегических задачах.
Hugging Face
Платформа, где можно собрать и обучить нейросеть под свои задачи. Стартапы часто запускают здесь тестовые версии продуктов, которые может использовать каждый желающий. Например, нейросеть для редактирования изображений SeedEdit от разработчиков ТикТок.
Hugging Face Hub – это площадка для обмена моделями машинного обучения с доступом к исходному коду для загрузки и использования. Открытое сообщество подходит компаниям, разработчикам и ИИ-энтузиастам.
Transformers Library упрощает работу с трансформер-моделями. Здесь есть инструменты для их загрузки, обучения и применения. С их помощью создают тексты, переводят, классифицируют и анализируют данные.
Плюс платформы: доступ к тысячам моделей и наборов данных ИИ с открытым исходным кодом.
Минус: новичкам с ограниченными знаниями в области искусственного интеллекта будет сложно.
Шаг 4. Тестирование и улучшение
Проверьте, как работает нейросеть и скорректируйте ее обучение.
Протестируйте модель на новых данных, которые не использовались в процессе обучения, и в условиях, приближенных к реальным. Это позволит оценить ее точность в решении задач.
Если результат не оправдал ожиданий, работайте дальше. Например, измените алгоритм обучения или добавьте больше данных.
Долго ли обучать нейросеть? Зависит от размера данных, типа нейросети, вычислительных мощностей и задач, которые она должна решать для вас.
Допустим, обучение модели, которая генерирует тексты для постов в соцсетях, может занять несколько часов, а модели для анализа и классификации изображений – несколько дней. Для точной настройки и высокой точности могут понадобиться недели. Если использовать уже предобученные модели, дело пойдет быстрее.
Итоги
Не стоит ждать волшебства от ИИ. Нейросеть – это инструмент, который помогает, а не делает все за вас. Например, в Teachable Machine может «поиграться» любой пользователь и поверхностно понять, как проходит процесс обучения нейросети, а другие площадки больше подойдут подготовленным специалистам.
Но всегда можно использовать для своего бизнеса уже обученные нейросети. Тот же ChatGPT или GigaChat может предложить свежие решения на основе данных, которые предоставите нейросети.
Нейросети для SMM-щиков, экспертов и самозанятых – это практический онлайн-курс, рассчитанный на 3 недели занятий.
За это время успеете разобраться на конкретных примерах, какие задачи нейросети помогут решить в маркетинге, копирайтинге, таргетированной рекламе. И не просто разобраться, а отточить необходимые навыки на практике.
Больше информации о курсе 👉 здесь 👈
