1. Обучение с учителем (Supervised Learning)
Здесь нейросеть получает не только входные данные, но и правильные ответы – как школьник, который решает задачки с готовыми решениями в конце учебника.
Как это работает:
– Вы показываете системе тысячи помеченных изображений: «это кошка», «это собака»;
– Нейросеть настраивает веса, чтобы минимизировать ошибки;
– Когда ошибок становится мало – модель готова.
Примеры из жизни:
– Распознавание спама в почте (письма помечены как «спам/не спам»);
– Медицинская диагностика по снимкам (с указанием, где есть опухоль);
– Прогнозирование цен на жильё (на основе исторических данных).
«В 90% коммерческих проектов мы используем Supervisedlearning, – отмечает Эрик Вандерсен. – Это надёжно, но требует тысячи размеченных данных. Иногда разметка стоит дороже, чем сама разработка модели.»
2. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)
Здесь нейросеть получает только сырые данные без подсказок – как ребёнок, который сам догадывается, что мячи бывают круглые, а кубики квадратные.
Как это работает:
– Система ищет скрытые закономерности в данных;
– Группирует похожее (кластеризация);
– Выявляет аномалии или сокращает размерность данных.
Примеры из жизни:
– Сегментация клиентов (без заранее заданных категорий);
– Поиск неочевидных связей в финансовых транзакциях;
– Сжатие данных (например, уменьшение размерности изображений).
Личное наблюдение
Когда я впервые увидел, как unsupervised-алгоритм без подсказок разделил статьи из новостной ленты на темы (политика, спорт, технологии), это напомнило мне, как человек интуитивно группирует предметы в комнате.
3. Почему это важно?
– Обучение с учителем даёт точные результаты, но требует дорогой разметки;
– Обучение без учителя экономнее, но менее предсказуем;
– В реальных проектах часто комбинируют оба подхода.
Но как нейросети применяют на практике? Где граница между академическими экспериментами и реальными технологиями?
GPT, StableDiffusion, AlphaGo – как нейросети переосмыслили реальность
Когда в 2016 году AlphaGo сделала тот самый 37-й ход в партии против Ли Седоля, весь мир замер. Профессиональные игроки сначала решили, что это ошибка – такой ход не встречался за четыре тысячелетия истории го. Но к концу игры стало ясно: нейросеть открыла новую стратегию, неочевидную для человеческого мышления. Этот момент прекрасно иллюстрирует, как современные нейросети, будучи созданными человеком, начали превосходить его в отдельных областях.