Глибоке активне навчання – новий підхід до навчання моделей

Нещодавня стаття, опублікована в Intelligent Computing, проливає світло на метод глибокого активного навчання (DeepAL), який стрімко розвивається і поєднує принципи активного навчання з методами глибокого навчання для оптимізації відбору зразків при навчанні нейронних мереж.

Глибоке навчання, яке відоме своєю здатністю вивчати складні закономірності з великих об’ємів даних, вже давно визнано як метод, що кардинально змінив сферу інформаційних технологій. Однак його ефективність залежить від великої кількості розмічених даних для навчання, що є ресурсномістким процесом. Дізнайтеся більше про глибоке навчання у нашій статті "У чому різниця між машинним та глибоким навчанням?".

Активне навчання, з іншого боку, пропонує рішення шляхом стратегічного відбору найбільш інформативних зразків для анотування, тим самим зменшуючи навантаження при створенні відповідних анотацій.

Поєднуючи переваги глибокого навчання з ефективністю активного навчання в рамках фундаментальних моделей, дослідники відкривають нові можливості в дослідженнях і застосуванні ШІ. Фундаментальні моделі, такі як GPT-3 від OpenAI і BERT від Google, попередньо навчені на великих наборах даних і мають безпрецедентні можливості в обробці природної мови та інших областях з мінімальним налаштуванням.

Рис.1 Схематична структура DeepAL

Стратегії глибокого активного навчання поділяються на чотири типи: в умовах невизначеності, на основі розподілу, гібридні та автоматично розроблені. Стратегії на основі невизначеності зосереджуються на вибірках з високим рівнем невизначеності, а стратегії на основі розподілу надають перевагу репрезентативним вибіркам. Гібридні підходи поєднують обидві метрики, тоді як автоматично розроблені стратегії використовують метанавчання або навчання з підкріпленням для адаптивного відбору.

З точки зору навчання моделей, вчені обговорюють інтеграцію глибокого активного навчання з існуючими методами, такими як напівкероване навчання, трансферне навчання і некероване навчання, для оптимізації продуктивності. Вони підкреслюють необхідність розширення глибокого активного навчання за межі моделей для конкретних завдань, щоб охопити комплексні базові моделі для більш ефективного навчання ШІ.

Однією з головних переваг інтеграції глибокого навчання з активним навчанням є значне зменшення зусиль на створення анотацій. Використовуючи багатство знань, закодованих у фундаментальних моделях, алгоритми активного навчання здатні усвідомлено вибирати зразки, які пропонують цінні уявлення, спрощуючи процес анотування і прискорюючи навчання моделі.

Більше того, таке поєднання методологій призводить до покращення продуктивності моделі. Активне навчання гарантує, що розмічені дані, які використовуються для навчання, є різноманітними і репрезентативними, що призводить до кращого узагальнення і підвищення точності моделі. Завдяки фундаментальним моделям, які забезпечують міцну основу, алгоритми активного навчання можуть використовувати багаті репрезентації, отримані під час попереднього навчання, створюючи більш надійні системи штучного інтелекту.

Економічна ефективність – ще одна переконлива перевага. Зменшуючи потребу в обширних ручних анотаціях, активне навчання значно знижує загальну вартість розробки та розгортання моделей. Це відкриває шлях до передових технологій ШІ, роблячи їх більш доступними для ширшого кола організацій і приватних осіб.

Крім того, цикл зворотного зв’язку в режимі реального часу, що забезпечується активним навчанням, сприяє ітераційному вдосконаленню та безперервному навчанню. Коли модель взаємодіє з користувачами для відбору та маркування зразків, вона вдосконалює своє розуміння розподілу даних і відповідно адаптує свої прогнози. Цей динамічний механізм зворотного зв’язку покращує гнучкість і швидкість реагування систем штучного інтелекту, дозволяючи їм розвиватися разом із зміною даних.

Однак залишаються певні виклики у використанні повного потенціалу глибокого навчання та активного навчання за допомогою фундаментальних моделей. Точна оцінка невизначеності моделі, вибір відповідних експертів для анотування та розробка ефективних стратегій активного навчання є ключовими сферами, які потребують подальших досліджень.

Підсумовуючи вищевикладене, поєднання глибокого та активного навчання у період стрімкого розвитку фундаментальних моделей є важливою віхою для застосування ШІ. Використовуючи можливості базових моделей і ефективність активного навчання, дослідники та практики можуть максимізувати ефективність навчання моделей, підвищити їхню продуктивність і стимулювати інновації в різних областях.