Учёные МАИ изучили то, как «мыслят» нейросети для улучшения синтетических данных Когда мы пользуемся искусственным интеллектом, редко задумываемся о том, как он «учится». На самом деле процесс обучения нейросетей похож на наш: они обучаются предсказывать события и распознавать объекты, изучая огромные объёмы данных методом «проб и ошибок». Однако разработчики сталкиваются с вопросом, где взять столько примеров, и здесь на помощь приходят синтетические данные. Эксперты подчёркивают, что экономические причины играют важную роль в их создании, так как моделирование реальных ситуаций может быть слишком дорогим и долгим. Синтетические данные легко доступны и относительно недороги. Например, если нужно обучить нейросеть для определения негабаритов на конвейере, для этого можно создать множество виртуальных «камней». Как объясняет Юрий Чайников, с помощью 3D-моделирования можно получить миллионы вариантов, которые помогут в обучении нейросети. Генерация таких данных занимает всего секунды на обычном компьютере, а в результате получается необходимый объем информации для тренировки. Несмотря на схожесть с реальными данными, синтетические данные имеют свои ограничения. Чтобы создать эффективные нейросети, необходимо, чтобы данные выглядели как настоящие. Например, если тренировать медицинскую нейросеть, важно использовать диалоги, похожие на настоящие разговоры, с перебиваниями и естественными выражениями. Синтетические данные помогают создать множество вариантов редких случаев, что позволяет нейросети лучше понять проблему и выработать обобщающие признаки. Этот подход, известный как метод Монте-Карло, используется для генерации случайных данных в заданных пределах, что делает обучение более разнообразным и эффективным.