2.5. Оценка модели: ИИ-модель оценивается на тестовых данных, чтобы определить её точность и эффективность. Оценка модели может включать метрики, такие как точность, полнота и F-мера.
2.6. Развёртывание модели: обученная модель развёртывается в производственной среде, где она используется для решения реальных задач. Развёртывание модели может включать интеграцию с существующими системами и обеспечение безопасности.
Обучение искусственного интеллекта является сложным и многогранным процессом, который требует глубоких знаний в области компьютерных наук, математики и статистики. Однако благодаря развитию технологий и методов обучения, искусственный интеллект становится всё более мощным и эффективным инструментом для решения сложных задач.
3. Создание ИИ-модели на примере идентификации лиц.
Создание ИИ-модели, предназначенной для идентификации лиц, состоит из следующих этапов:
3.1. Сбор данных. На этом этапе собирается большой объём данных, содержащих изображения лиц людей (создание датасетов). Эти данные могут быть собраны из открытых источников, таких как социальные сети, или созданы специально для этой цели.
3.2. Предварительная обработка данных. Собранные данные проходят предварительную обработку, которая включает в себя следующие шаги:
– удаление искажений с изображений.
– приведение всех изображений к единому размеру и формату.
– преобразование изображений в числовые векторы, которые могут быть использованы моделью ИИ.
Предварительная обработка данных необходима для того, чтобы сделать данные более однородными и удобными для дальнейшей обработки.
3.3. Выбор модели. Для распознавания лиц используются различные модели ИИ, такие как свёрточные нейронные сети (CNN) и глубокие нейронные сети. Эти модели представляют собой математические функции, которые принимают на вход изображение лица и выдают на выходе вероятность принадлежности этого изображения к определённому человеку.
Выбор модели зависит от конкретных требований и условий задачи. Например, если требуется высокая точность распознавания, то следует использовать более сложные модели. Если же требуется быстрое распознавание, то можно использовать более простые модели.
3.4. Обучение модели. Модель обучается на предварительно обработанных данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных. В процессе обучения модель «видит» множество изображений лиц и учится распознавать их особенности, такие как форма, размер и расположение глаз, носа и рта. Во время обучения модель сравнивает изображения лиц с эталонными изображениями, хранящимися в базе данных. Если изображение лица соответствует одному из эталонных изображений, то модель присваивает ему соответствующий идентификатор.
Процесс обучения повторяется многократно, пока модель не достигнет требуемой точности распознавания. После обучения модель может распознавать лица на новых изображениях с высокой точностью.
3.5. Тестирование модели. После обучения модель тестируется на новых данных, чтобы проверить её точность и эффективность. Если модель показывает хорошие результаты, она готова к использованию.
3.6. Развёртывание модели. Развёртывание модели – это заключительный этап работы искусственного интеллекта. На этом этапе модель внедряется в реальную систему распознавания лиц. Модель может быть интегрирована с другими системами, такими как системы контроля доступа, видеонаблюдения и т. п.
