Разработка и тренировка ИИ моделей: лучшие практики и инструменты от Евгения Касьяненко

Правда, далеко не каждый проект с громкой приставкой “AI” действительно приносит бизнесу ощутимую пользу.  Ведь разработка алгоритма лишь верхушка айсберга. Чтобы он начал работать на результат, важно грамотно встроить его в реальные бизнес-процессы и четко настроить на заданные цели.

Евгений Касьяненко, наш специалист по ИИ, считает: “Какой бы умный алгоритм вы не написали, если он не решает конкретную задачу бизнеса, он бесполезен. Для нейронных сетей важны тренировки не меньше, чем в спорте.”

Поэтому сегодня мы расскажем, как грамотно подходить к созданию ИИ и рассматривать его не просто как модный тренд, а работающий инструмент роста и автоматизации.

Подготовка к обучению модели ИИ: сбор и обработка данных

Прежде, чем настраивать нейросеть, в нее нужно все-таки загрузить качественные данные.

“Качество данных важно так же, как качество топлива, которое мы заливаем в бак авто. Если заправиться чем-попало, далеко не уедешь”. – отмечает наш эксперт.

Мы рекомендуем начинать ИИ-проект с аудита. Проработать, какие источники уже есть, что можно догенерировать, а где придется заказывать аннотацию. В среднем на сбор и приведение выборки уходит 60-70% всего времени проекта. Это нормально.

Где брать данные для тренировки ИИ?

Выбирая источник, мы всегда держим в голове три вопроса: сколько это стоит, насколько быстро мы получим выборку и отразит ли она реальную жизнь вашего бизнеса. Ниже — три пути, которые чаще всего срабатывают:

• Открытые датасеты vs. собственные данные. Готовые наборы ускоряют старт, однако не всегда отражают специфику вашего бизнеса. 
• Автоматизированный веб-скрапинг и краудсорсинг. Сбор актуальных данных со страниц конкурентов или пользовательских форумов хорошо работает, но требует дорожной карты по конфиденциальности. 
• Синтетические данные. Когда реальных примеров мало, мы генерируем их искусственно и затем валидируем на предмет корреляции с полевыми измерениями.

Мини‑совет от Евгения Касьяненко:

“Если у вас пока совсем мало собственных примеров, начните с открытого датасета, добавьте к нему 10–20 % реальных записей из логов и проверьте метрику. Такой набор часто даёт прирост точности на 3–5 %, а по бюджету выходит гораздо дешевле полной разметки с нуля.”

Очистка и предобработка данных

Модель нейронной сети учится на данных, которые ей передают. Чтобы обучение было качественным, нужно привести эти данные в порядок.

Мы используем последовательный подход, включающий такие шаги:

• Удаляем дубликаты и исправляем пропуски. Иначе ИИ-модель будет переучиваться на одних и тех же примерах и выучит шум вместо закономерностей.
• Нормализация и стандартизация. Приводим числовые признаки к общему масштабу, чтобы алгоритм не отдавал предпочтение полям с большими значениями.
• Data augmentation. Расширяем выборку без потери качества, чтобы избежать переобучения, особенно в задачах компьютерного зрения.

“Когда прибывает новая порция данных, наши прописанные скрипты сразу ее прогоняют через подготовку, а дальше тестовая панель показывает, изменилась ли точность модели. Если видим просадку больше 3%, система сама ставит процесс на паузу — в продакшн такое обновление не проходит. Затем подключается инженер, смотрит, что пошло не так, поправляет настройки и только после этого даёт зелёный свет.” – так характеризует процесс наш эксперт.

Методы обучения моделей ИИ: как выбрать правильный подход?

Прежде всего важно смотреть, что у клиентов за данные и какую цель нужно достичь. Ведь каждая модель искусственного интеллекта требует своего подхода к обучению. Если нужны точные прогнозы по конкретным меткам, например, будет покупка или не будет, берем один набор алгоритмов; если надо раскопать скрытые паттерны в большом массиве цифр, — другой. Часто мы в KISS Software комбинируем подходы, чтобы выжать максимальный результат без лишних затрат.

Контролируемое и неконтролируемое обучение

Чтобы выбрать нужный подход в разработке ИИ, сначала стоит понять, с какими данными вы имеете дело. Есть ли в них четкие ответы? Или нужно самим найти закономерности? Вот два основных направления, на которые чаще всего опираются:

• Контролируемое обучение. Когда у данных уже есть правильные ответы, мы просто показываем их ИИ-модели. 
• Неконтролируемое обучение. Если меток нет и размечать дорого, используем алгоритмы, которые будут сами находить закономерности. 

“Однажды мы загрузили в алгоритм K‑means данные о покупателях розничной сети и он сам разбил их на несколько похожих групп. Для каждой группы сделали отдельное рекламное письмо с актуальными товарами. Результат — конверсия e‑mail‑рассылки выросла на 18%. Клиент вложил деньги в аналитику и получил заметный прирост выручки буквально за пару недель.” – вспоминает один из своих кейсов Евгений Касьяненко.

Обучение с подкреплением и генеративные модели

Помимо классических подходов, существуют более специфические методы. Они применяются, когда нужно не просто классифицировать или группировать данные, а, например, обучать модель на собственном опыте или создавать что-то новое. Вот пара ярких примеров:

• Reinforcement learning. Эффективно для робототехники и рекомендательных систем, ведь агент постоянно взаимодействует с окружением, улучшая стратегию.
• Генеративные сети (GAN, Diffusion). Позволяют создавать новый контент, например, изображения или, посложнее, фейковые транзакции для тестирования систем безопасности.

“Недавно мы обучили GAN-модель, которая генерирует редкие дефекты для тренировки инспекционного зрения. Экономия на ручной разметке — 27% бюджета.” – отмечает наш эксперт.

Глубокое обучение и нейросети

Когда данных очень много и в них довольно сложно разобраться, обычные методы не помогают. В таких случаях стоит подключать глубокие нейронные сети. Они умеют находить скрытые закономерности там, где человек или простой алгоритм их не видит, например:

• Transformers (GPT, BERT, LLaMA) стали золотым стандартом NLP, ведь обрабатывают тексты параллельно и точнее ловят контекст.
• Для плотных таблиц подходят Deep Learning‑модели, которые пробивают потолок точности там, где градиентный бустинг уже не растет.

“Если у вас сложные данные, и классические методы больше не дают прироста, то скорее всего, пришло время попробовать глубокую нейросеть.” – подчеркивает Евгений Касьяненко.

Инструменты и фреймворки для обучения ИИ

Правильно подобранные технологии и инструменты во многом определяют успех проекта. С подходящим стеком работа идет быстрее и эффективнее, а ошибочный выбор приносит задержки и лишние проблемы. Ниже перечислены решения, которые мы используем в проектах, и критерии, помогающие выбрать свое.

При выборе фреймворка важно обращать внимание на:

• наличие комьюнити;
• поддержку продакшн-инструментов;
• кривую обучения команды. 

Эксклюзивно для нашей статьи Евгений Касьяненко делится набором инструментов, которые в его проектах действительно работают. Проверено на живых задачах и строгих дедлайнах:

• TensorFlow — максимальная производительность при условии, что команда готова разобраться в сложной архитектуре.
• PyTorch — гибкость и лаконичность, фаворит R&D-отделов.
• Scikit-learn — прекрасен для классического машинного обучения и быстрых гипотез.
• Google AutoML / Microsoft Azure ML — drag-and-drop-автоматизация без кода, когда нужно MVP «вчера».
• Hugging Face — де-факто стандарт в трансформерах и NLP.
• LangChain — универсальный конструктор интеллектуальных агентов, объединяющий LLM, базы данных и внешние API.
• JAX — ультрабыстрые вычисления на TPU и удобная функциональная парадигма.
• ONNX Runtime — помогает переносить модель между фреймворками и оптимизирует инференс.
• DeepSpeed / FasterTransformer — библиотеки для масштабного обучения и сжатия LLM более 100 млрд параметров.

“Нет универсального инструмента. Все зависит от задачи. Мы в KISS Software подбираем индивидуально то, что сработает именно под ваш кейс.” – говорит Евгений.

Лучшие практики обучения моделей при раработке ИИ

Запустить скрипт — еще не значит обучить и разработать искусственный интеллект. Важен каждый шаг, например, какие гиперпараметры задать, как валидировать результаты, когда остановить обучение. Мы в KISS Software знаем эти тонкости и умеем превращать сырые данные в модель, которая не просто красива в теории, а приносит бизнесу конкретные цифры.

Как правильно настраивать процесс тренировки

Прежде чем ИИ-модель попадет в продакшн, нужно выстроить надежный тренировочный процесс. Это как фундамент в доме, от него зависит все остальное.

Вот ключевые вещи, на которые мы обращаем внимание:

• Корректный подбор гиперпараметров. Мы настраиваем скорость обучения, количество слоев, нейронов, размер батча и другие параметры, влияющие на поведение модели. Без этого даже самая продвинутая архитектура не даст нужного качества.
• Регулярная валидация и тестирование. Выделяем отдельные выборки, чтобы честно оценить, как модель будет работать на новых, еще не введенных данных. Это помогает заранее выявить слабые места.
• Перекрестная проверка (K-fold). Разбиваем данные на несколько частей и тренируем модель поочередно, чтобы проверить стабильность результата. Это особенно важно в условиях ограниченного объема данных.

Оптимизация производительности модели

Как только модель искусственного интеллекта показывает хороший результат в тестах, самое время подумать о том, выдержит ли она реальную нагрузку. Приступаем к оптимизации, что основана на таких нюансах, которые не стоит игнорировать:

• Регуляризация и аугментация не дают модели переобучаться, запоминать шум. Так ИИ учится выявлять закономерности.
• Квантование и pruning сжимают размер модели. Как результат, инференс идет быстрее, облачный счет не растет, качество остается на месте.
• Transfer learning позволяет дообучить готовую нейросеть под вашу задачу. Выход в продакшн будет в разы быстрее, точность зачастую выше, чем при обучении с нуля.

“Мы в KISS Software оптимизируем модель под бизнес‑цель и бюджет, чтобы после запуска не возникло неприятных сюрпризов. Тонкости гиперпараметров и валидации берем на себя. Клиентам остается пользоваться результатом.” – подчеркивает Евгений Касьяненко.

Как автоматизировать процесс тренировки ИИ?

Когда речь идет о разработке сложных моделей искусственного интеллекта, ручная настройка каждого этапа обучения начинает тормозить весь процесс. Мы в KISS Software точно знаем, как выглядит настоящий production-ready AI: минимум ручной рутины, максимум ясности, гибкости и скорости. Именно автоматизация позволяет команде не застревать на технических мелочах, а сосредоточиться на поиске решений, которые приносят бизнесу ценность.

Использование MLflow и Kubeflow для управления экспериментами

Чтобы эксперименты не превратились в кашу, мы держим их в двух проверенных инструментах:

• MLflow — ведет единый журнал параметров, метрик и артефактов; сравнить версии можно за секунды, а вся команда видит актуальную картину.
• Kubeflow — запускает и масштабирует пайплайны на Kubernetes, автоматизируя путь от данных до деплоя без vendor‑lock‑in.

“После внедрения этой связки один из наших клиентов, поставщик электроники, сократил время релиза новой модели с 9 недель до 2. А операционные издержки упали на треть. Все потому, что больше не нужно вручную гонять эксперименты и проверять таблицы — система все делает сама.” – делится реальным эффектом из своего опыта Евгений Касьяненко.

Настройка пайплайнов для автоматического тестирования и оптимизации

После того как эксперименты настроены, переводим всю цепочку в автопилот:

• CI/CD — тест, деплой и откат модели в один клик, а релиз занимает считанные дни.
• Optuna / Hyperopt — алгоритм сам подбирает гиперпараметры, что будет точнее и дешевле, чем вручную.
• AutoML — собирает рабочую модель в облаке без единой строки кода, но нужен быстрый MVP.

“Один из наших клиентов, крупный поставщик электроники, просил ускорить цикл релизов новой модели. Мы внедрили связку Kubeflow + CI/CD, автоматизировали весь процесс от обучения до запуска. В итоге, вместо 9 недель — всего 2. Плюс снижение операционных расходов почти на треть.” – хвастается Евгений.

Как облачные платформы ускоряют обучение

AWS, GCP и Azure предлагают облачные GPU и TPU в аренду. Это выводит ML из лабораторий в индустрию. Но выбирать провайдера нужно, отталкиваясь от географии и требований к безопасности.

Сами же облачные платформы дают такие преимущества:

• Доступ к последним поколениям графических и тензорных процессоров без капитальных затрат.
• Развертывание и мониторинг моделей через SageMaker, Vertex AI или Azure ML за считанные часы.
• Гибкое масштабирование, когда пик нагрузки приходится на сезонные акции или вирусный рост аудитории.

Кроме того, облачные решения помогают избавиться зависимости от устаревшей инфраструктуры. Не нужно держать парк устаревающих видеокарт и беспокоиться о кондиционировании серверной. Вы платите только за актуальные ресурсы и масштабируетесь горизонтально.

Будущее тренировки ИИ: какие технологии нас ждут?

Разработка искусственного интеллекта не стоит на месте. Все, что сегодня кажется передовой технологией, через пару лет может стать базовым стандартом. Поэтому мы в KISS Software постоянно следим за новыми подходами и уже сейчас тестируем то, что завтра изменит индустрию.

“Я уверен, что через пять лет модели нейросетей будут обучаться сами, без тонны размеченных данных”, – делится прогнозом Евгений Касьяненко.

Вот что, по его мнению, уже стучится в дверь:

• Self-supervised learning – избавит от дорогой ручной разметки.
• Синтетические данные 2.0 – реалистичные симуляции для робототехники и медицины.
• Квантовые вычисления – ускорят тренировки нейросетей на порядки.

Кроме того, мы ожидаем взрывной рост edge-AI. Так, микромодели будут обучаться прямо на устройствах пользователя, сохраняя приватность, снижая нагрузку на дата-центры.

“То, что еще вчера казалось прорывом, завтра будет стандартом. Главное – быть на шаг впереди, вовремя адаптировать бизнес под новые реалии”, – подчеркивает Евгений.

Разработка ИИ под ключ с KISS Software

Разработка ИИ – это не только лишь про код. Здесь не обойтись без опыта, точности и понимания бизнес-целей. Ведь любые ошибки при обучении модели обойдутся очень дорого. Мы в KISS Software точно знаем, как этого избежать, чтобы создать по-настоящему действенное ИИ-решение:

• Евгений Касьяненко всегда настаивает на дотошной оптимизации процессов тренировки моделей еще на этапе сбора качественных данных. Вся команда работает слаженно на один результат – чтобы система автоматизации была максимально эффективной.
• Мы знаем теорию, показываем профессионализм на практике. Так, наши ИИ-продукты уже помогают многим бизнесам. Разработка искусственного интеллекта от KISS Software ускоряет аналитику, автоматизирует рутинные процессы, повышает точность, снижает затраты.