1. Machine Learning Models (Модели машинного обучения)
— Описание: учатся на размеченных или неразмеченных данных для выявления закономерностей, классификации или прогнозирования результатов. Включают подходы с учителем, без учителя и с частичным обучением.
— Примеры: деревья решений, Random Forest, SVM, XGBoost (с учителем); K-Means, DBSCAN, PCA (без учителя); Label Propagation, Semi-Supervised SVM (с частичным обучением).
— Рабочий процесс: сбор размеченных данных ? очистка и предобработка ? выбор алгоритма ML ? обучение модели ? мониторинг и обновление ? прогнозирование на новых данных ? настройка гиперпараметров ? проверка производительности.
2. Deep Learning Models (Модели глубокого обучения)
— Описание: используют многослойные нейронные сети для изучения сложных иерархических паттернов, особенно эффективны для неструктурированных данных (изображения, аудио, текст).
— Примеры: CNN (для изображений), RNN, LSTM (для последовательностей), трансформеры, автоэнкодеры.
— Рабочий процесс: сбор больших объёмов данных ? нормализация входных данных ? построение нейронной сети ? передача входных данных ? вычисление ошибки предсказания ? повторение циклов обучения ? обновление весов ? обратное распространение градиентов.
3. Generative Models (Генеративные модели)
— Описание: изучают распределение данных и генерируют новые данные, имитирующие исходные. Применяются для создания контента, синтеза изображений и генерации текста.
— Примеры: GPT-4 (текст), DALL·E, MidJourney (изображения), MusicLM (аудио), StyleGAN (лица), AlphaCode (код).
— Рабочий процесс: обучение на датасете ? изучение паттернов данных ? получение пользовательского ввода ? обработка через модель ? вывод сгенерированного медиа ? уточнение с помощью обратной связи ? генерация нового контента ? выборка из выходных данных.
4. Hybrid Models (Гибридные модели)
— Описание: комбинируют несколько техник ИИ (например, правила + нейронные сети) для использования преимуществ каждой. Применяются там, где важны точность и контроль.
— Примеры: RAG (LLM + поиск), ML + боты на основе правил, AutoGPT с инструментами, чат-боты с API.
— Рабочий процесс: объединение типов моделей ? обучение компонентов отдельно ? построение логической связи ? ввод через конвейер ? получение конечного результата ? разрешение конфликтов ? агрегация выходных данных ? маршрутизация на основе логики.
5. NLP Models (Модели обработки естественного языка)
— Описание: обрабатывают и понимают человеческий язык. Используются в чат-ботах, переводчиках, сумматорах и виртуальных ассистентах.
— Примеры: BERT, GPT-3.5 / GPT-4, T5, RoBERTa, Claude.
— Рабочий процесс: очистка необработанного текста ? токенизация предложений ? встраивание слов ? применение слоёв внимания ? генерация финального текста ? постобработка результата ? декодирование или классификация ? передача в модель.
6. Computer Vision Models (Модели компьютерного зрения)
— Описание: интерпретируют визуальное содержимое, выявляя паттерны и особенности в изображениях или видео. Применяются в распознавании лиц, медицинской визуализации и др.
— Примеры: ResNet, YOLO, VGGNet, EfficientNet, Mask R-CNN.
— Рабочий процесс: загрузка данных изображений ? изменение размера и нормализация ? извлечение пиксельных признаков ? применение слоёв CNN ? вывод меток/коробок ? постобработка результатов ? классификация или локализация ? обнаружение пространственных паттернов.
Источник: vk.com
Источник: ai-news.ru
