У сфері штучного інтелекту (ШІ) "навчання" (тренування) — це процес, у ході якого модель машинного навчання набуває навичок на основі даних для виконання конкретного завдання, наприклад, класифікації зображень або генерації тексту. Під час навчання внутрішні параметри моделі (ваги) коригуються так, щоб мінімізувати помилку між її прогнозами та очікуваними результатами. Навчання відрізняється від інференції, яка полягає у використанні вже навченої моделі для обробки нових даних. Процес зазвичай включає великі набори даних, алгоритми оптимізації (наприклад, градієнтний спуск) і функції втрат, що спрямовують навчання.
Використання та приклади застосування
Навчання є ключовим для створення моделей розпізнавання зображень, обробки природної мови, рекомендаційних систем і виявлення аномалій. Наприклад, навчання моделі на великому корпусі текстів дозволяє автоматизувати переклад або відповідати на запити у чат-ботах. У промисловості навчання моделей використовується для прогнозного обслуговування чи оптимізації логістики.
Основні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
Найпоширеніші інструменти для тренування — TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM. Вони надають інтерфейси для проєктування, навчання й оцінки моделей машинного та глибинного навчання, часто із використанням апаратного прискорення (GPU, TPU).
Останні розробки, еволюція та тенденції
Розподілене навчання, transfer learning та автосупервізовані методи активно розвиваються, знижуючи обчислювальні витрати й підвищуючи ефективність. Актуальними є також оптимізація тренування на паралельних архітектурах і використання синтетичних даних. Зростання великих моделей (LLM, vision Transformers) вимагає дедалі складніших і ресурсоефективних стратегій тренування.