Создание базовой модели
На основе выбранной архитектуры разрабатывается и обучается первая версия модели. Для начала часто используют упрощенные подходы – это позволяет быстрее получить работающий прототип и оценить принципиальную возможность решения задачи.
Базовая модель тестируется на небольшом наборе данных, что позволяет быстро проверить корректность подхода без значительных вычислительных затрат.
Оценка качества
Созданная модель проверяется на валидационном наборе данных, который не использовался при обучении. Анализируются различные метрики качества, соответствующие типу задачи: точность (accuracy), полнота (recall), F1-мера, ROC-AUC и другие специфические показатели.
Важно определить, достаточно ли качество модели для практического использования или требуется дальнейшая доработка.
Итерации
Редко первая версия модели полностью удовлетворяет всем требованиям. Выполняются итеративные улучшения: подбираются оптимальные гиперпараметры, модифицируется архитектура, добавляются новые функции. После каждого изменения проводится тестирование и оценка результатов.
Обучение сотрудников заказчика
Проводятся обучающие сессии для сотрудников заказчика, которые будут взаимодействовать с системой. Важно, чтобы пользователи понимали возможности и ограничения искусственного интеллекта, умели правильно интерпретировать результаты.
Мониторинг и обслуживание
После внедрения система требует постоянного мониторинга. Собирается обратная связь от пользователей, отслеживается качество работы в реальных условиях. При необходимости модель дообучается на новых данных, чтобы сохранять актуальность.
Доработка
На основе обратной связи и новых требований бизнеса вносятся изменения в модель и систему в целом. ИИ-решения – не статичные продукты, они развиваются вместе с бизнесом заказчика.
Заключение