Розробка та тренування моделей ШІ: найкращі практики та інструменти від Євгена Касьяненка

Правда, далеко не кожен проект із гучною назвою «AI» дійсно приносить бізнесу відчутну користь. Адже розробка алгоритму – це лише верхівка айсберга. Щоб він почав працювати на результат, важливо грамотно вбудувати його в реальні бізнес-процеси і чітко налаштувати на задані цілі.

Євген Касьяненко, наш фахівець з ШІ, вважає: «Який би розумний алгоритм ви не написали, якщо він не вирішує конкретне завдання бізнесу, він марний. Для нейронних мереж тренування важливі не менше, ніж у спорті».

Тому сьогодні ми розповімо, як грамотно підходити до створення ШІ і розглядати його не просто як модний тренд, а як інструмент зростання і автоматизації, що працює.

Підготовка до навчання моделі ШІ: збір і обробка даних

Перш ніж налаштовувати нейромережу, в неї потрібно все-таки завантажити якісні дані.

«Якість даних важлива так само, як якість палива, яке ми заливаємо в бак авто. Якщо заправитися чим попало, далеко не поїдеш», — зазначає наш експерт.

Ми рекомендуємо починати ШІ-проект з аудиту. Пропрацювати, які джерела вже є, що можна догенерувати, а де доведеться замовляти анотацію. В середньому на збір і приведення вибірки йде 60-70% всього часу проекту. Це нормально.

Де брати дані для тренування ШІ?

Вибираючи джерело, ми завжди тримаємо в голові три питання: скільки це коштує, як швидко ми отримаємо вибірку і чи відобразить вона реальне життя вашого бізнесу. Нижче — три шляхи, які найчастіше спрацьовують:

• Відкриті датасети vs. власні дані. Готові набори прискорюють старт, проте не завжди відображають специфіку вашого бізнесу.
• Автоматизований веб-скрапінг і краудсорсинг. Збір актуальних даних зі сторінок конкурентів або користувацьких форумів добре працює, але вимагає дорожньої карти щодо конфіденційності.
• Синтетичні дані. Коли реальних прикладів мало, ми генеруємо їх штучно, а потім валідуємо на предмет кореляції з польовими вимірами.

Міні-порада від Євгена Касьяненка:

«Якщо у вас поки що зовсім мало власних прикладів, почніть з відкритого датасету, додайте до нього 10–20 % реальних записів з логів і перевірте метрику. Такий набір часто дає приріст точності на 3–5 %, а за бюджетом виходить набагато дешевше, ніж повна розмітка з нуля».

Очищення та попередня обробка даних

Модель нейронної мережі навчається на даних, які їй передають. Щоб навчання було якісним, потрібно привести ці дані до ладу.

Ми використовуємо послідовний підхід, що включає такі кроки:

• Видаляємо дублікати і виправляємо пропуски. Інакше ШІ-модель буде перенавчатися на одних і тих же прикладах і вивчить шум замість закономірностей.
• Нормалізація і стандартизація. Приводимо числові ознаки до загального масштабу, щоб алгоритм не віддавав перевагу полям з великими значеннями.
• Data augmentation. Розширюємо вибірку без втрати якості, щоб уникнути перенавчання, особливо в задачах комп’ютерного зору.

«Коли надходить нова порція даних, наші прописані скрипти відразу проганяють її через підготовку, а далі тестова панель показує, чи змінилася точність моделі. Якщо бачимо просадку більше 3%, система сама ставить процес на паузу — в продакшн таке оновлення не проходить. Потім підключається інженер, дивиться, що пішло не так, виправляє налаштування і тільки після цього дає зелене світло», — так характеризує процес наш експерт.

Методи навчання моделей ШІ: як вибрати правильний підхід?

Перш за все важливо дивитися, які дані у клієнтів і яку мету потрібно досягти. Адже кожна модель штучного інтелекту вимагає свого підходу до навчання. Якщо потрібні точні прогнози за конкретними мітками, наприклад, буде покупка чи не буде, беремо один набір алгоритмів; якщо треба розкопати приховані патерни у великому масиві цифр, — інший. Часто ми в KISS Software комбінуємо підходи, щоб вичавити максимальний результат без зайвих витрат.

Контрольоване і неконтрольоване навчання

Щоб вибрати потрібний підхід у розробці ШІ, спочатку варто зрозуміти, з якими даними ви маєте справу. Чи є в них чіткі відповіді? Або потрібно самостійно знайти закономірності? Ось два основних напрямки, на які найчастіше спираються:

• Контрольоване навчання. Коли дані вже мають правильні відповіді, ми просто показуємо їх ШІ-моделі.
• Неконтрольоване навчання. Якщо міток немає і розмічати дорого, використовуємо алгоритми, які будуть самі знаходити закономірності.

«Одного разу ми завантажили в алгоритм K‑means дані про покупців роздрібної мережі, і він сам розбив їх на кілька схожих груп. Для кожної групи зробили окремий рекламний лист з актуальними товарами. Результат — конверсія e‑mail‑розсилки зросла на 18%. Клієнт вклав гроші в аналітику і отримав помітний приріст виручки буквально за пару тижнів», — згадує один зі своїх кейсів Євген Касьяненко.

Навчання з підкріпленням і генеративні моделі

Крім класичних підходів, існують більш специфічні методи. Вони застосовуються, коли потрібно не просто класифікувати або групувати дані, а, наприклад, навчати модель на власному досвіді або створювати щось нове. Ось кілька яскравих прикладів:

• Reinforcement learning. Ефективно для робототехніки та рекомендаційних систем, адже агент постійно взаємодіє з оточенням, покращуючи стратегію.
• Генеративні мережі (GAN, Diffusion). Дозволяють створювати новий контент, наприклад, зображення або, складніше, фейкові транзакції для тестування систем безпеки.

«Нещодавно ми навчили GAN-модель, яка генерує рідкісні дефекти для тренування інспекційного зору. Економія на ручній розмітці — 27% бюджету.» — зазначає наш експерт.

Глибоке навчання та нейромережі

Коли даних дуже багато і в них досить складно розібратися, звичайні методи не допомагають. У таких випадках варто підключати глибокі нейронні мережі. Вони вміють знаходити приховані закономірності там, де людина або простий алгоритм їх не бачить, наприклад:

• Transformers (GPT, BERT, LLaMA) стали золотим стандартом NLP, адже обробляють тексти паралельно і точніше вловлюють контекст.
• Для щільних таблиць підходять Deep Learning-моделі, які пробивають стелю точності там, де градієнтний бустінг вже не росте.

«Якщо у вас складні дані, і класичні методи більше не дають приросту, то, швидше за все, настав час спробувати глибоку нейромережу», – підкреслює Євген Касьяненко.

Інструменти та фреймворки для навчання ШІ

Правильно підібрані технології та інструменти багато в чому визначають успіх проекту. З відповідним стеком робота йде швидше і ефективніше, а помилковий вибір приносить затримки і зайві проблеми. Нижче перераховані рішення, які ми використовуємо в проектах, і критерії, що допомагають вибрати своє.

При виборі фреймворка важливо звертати увагу на:

• наявність спільноти;
• підтримку продакшн-інструментів;
• криву навчання команди.

Ексклюзивно для нашої статті Євген Касьяненко ділиться набором інструментів, які в його проектах дійсно працюють. Перевірено на живих завданнях і суворих дедлайнах:

• TensorFlow — максимальна продуктивність за умови, що команда готова розібратися в складній архітектурі.
• PyTorch — гнучкість і лаконічність, фаворит R&D-відділів.
• Scikit-learn — прекрасний для класичного машинного навчання і швидких гіпотез.
• Google AutoML / Microsoft Azure ML — drag-and-drop-автоматизація без коду, коли потрібно MVP «вчора».
• Hugging Face — де-факто стандарт у трансформерах і NLP.
• LangChain — універсальний конструктор інтелектуальних агентів, що об’єднує LLM, бази даних і зовнішні API.
• JAX — ультрашвидкі обчислення на TPU і зручна функціональна парадигма.
• ONNX Runtime — допомагає переносити модель між фреймворками та оптимізує інференс.
• DeepSpeed / FasterTransformer — бібліотеки для масштабного навчання та стиснення LLM понад 100 млрд параметрів.

«Немає універсального інструменту. Все залежить від завдання. Ми в KISS Software підбираємо індивідуально те, що спрацює саме для вашого кейсу», — каже Євген.

Кращі практики навчання моделей при розробці ШІ

Запустити скрипт — ще не означає навчити і розробити штучний інтелект. Важливий кожен крок, наприклад, які гіперпараметри задати, як валідувати результати, коли зупинити навчання. Ми в KISS Software знаємо ці тонкощі і вміємо перетворювати сирі дані в модель, яка не просто красива в теорії, а приносить бізнесу конкретні цифри.

Як правильно налаштувати процес навчання

Перш ніж АІ-модель потрапить у виробництво, потрібно вибудувати надійний процес навчання. Це як фундамент у будинку, від нього залежить все інше.

Ось ключові речі, на які ми звертаємо увагу:

• Правильний підбір гіперпараметрів. Ми налаштовуємо швидкість навчання, кількість шарів, нейронів, розмір батча та інші параметри, що впливають на поведінку моделі. Без цього навіть найпросунутіша архітектура не дасть потрібної якості.
• Регулярна валідація та тестування. Виділяємо окремі вибірки, щоб чесно оцінити, як модель буде працювати на нових, ще не введених даних. Це допомагає заздалегідь виявити слабкі місця.
• Перехресна перевірка (K-fold). Розбиваємо дані на кілька частин і тренуємо модель по черзі, щоб перевірити стабільність результату. Це особливо важливо в умовах обмеженого обсягу даних.

Оптимізація продуктивності моделі

Як тільки модель штучного інтелекту показує хороший результат в тестах, саме час подумати про те, чи витримає вона реальне навантаження. Приступаємо до оптимізації, що базується на таких нюансах, які не варто ігнорувати:

• Регуляризація та аугментація не дають моделі перенавчатися, запам’ятовувати шум. Так ШІ вчиться виявляти закономірності.
• Квантування та pruning стискають розмір моделі. Як результат, інференс відбувається швидше, хмарний рахунок не зростає, якість залишається на місці.
• Transfer learning дозволяє донавчити готову нейромережу під ваше завдання. Вихід у продакшн буде в рази швидшим, точність часто вища, ніж при навчанні з нуля.

«Ми в KISS Software оптимізуємо модель під бізнес-ціль і бюджет, щоб після запуску не виникло неприємних сюрпризів. Тонкощі гіперпараметрів і валідації беремо на себе. Клієнтам залишається користуватися результатом», — підкреслює Євген Касьяненко.

Як автоматизувати процес навчання АІ?

Коли мова йде про розробку складних моделей штучного інтелекту, ручне налаштування кожного етапу навчання починає гальмувати весь процес. Ми в KISS Software точно знаємо, як виглядає справжній production-ready AI: мінімум ручної рутини, максимум ясності, гнучкості та швидкості. Саме автоматизація дозволяє команді не застрягати на технічних дрібницях, а зосередитися на пошуку рішень, які приносять бізнесу цінність.

Використання MLflow і Kubeflow для управління експериментами

Щоб експерименти не перетворилися на кашу, ми тримаємо їх у двох перевірених інструментах:

• MLflow — веде єдиний журнал параметрів, метрик і артефактів; порівняти версії можна за секунди, а вся команда бачить актуальну картину.
• Kubeflow — запускає і масштабує пайплайни на Kubernetes, автоматизуючи шлях від даних до деплоя без vendor‑lock‑in.

«Після впровадження цієї комбінації один з наших клієнтів, постачальник електроніки, скоротив час випуску нової моделі з 9 тижнів до 2. А операційні витрати впали на третину. Все тому, що більше не потрібно вручну проводити експерименти і перевіряти таблиці — система все робить сама», — ділиться реальним ефектом зі свого досвіду Євген Касьяненко.

Налаштування пайплайнів для автоматичного тестування та оптимізації

Після того як експерименти налаштовані, переводимо весь ланцюжок в автопілот:

• CI/CD — тест, деплой і відкат моделі в один клік, а реліз займає лічені дні.
• Optuna / Hyperopt — алгоритм сам підбирає гіперпараметри, що буде точніше і дешевше, ніж вручну.
• AutoML — збирає робочу модель в хмарі без єдиного рядка коду, але потрібен швидкий MVP.

«Один з наших клієнтів, великий постачальник електроніки, просив прискорити цикл релізів нової моделі. Ми впровадили зв’язку Kubeflow + CI/CD, автоматизували весь процес від навчання до запуску. У підсумку, замість 9 тижнів — всього 2. Плюс зниження операційних витрат майже на третину», — хвалиться Євген.

Як хмарні платформи прискорюють навчання

AWS, GCP і Azure пропонують хмарні GPU і TPU в оренду. Це виводить ML з лабораторій в індустрію. Але вибирати провайдера потрібно, відштовхуючись від географії та вимог до безпеки.

Самі ж хмарні платформи дають такі переваги:

• Доступ до останніх поколінь графічних і тензорних процесорів без капітальних витрат.
• Розгортання і моніторинг моделей через SageMaker, Vertex AI або Azure ML за лічені години.
• Гнучке масштабування, коли пік навантаження припадає на сезонні акції або вірусне зростання аудиторії.

Крім того, хмарні рішення допомагають позбутися залежності від застарілої інфраструктури. Не потрібно утримувати парк застарілих відеокарт і турбуватися про кондиціонування серверної. Ви платите тільки за актуальні ресурси і масштабуєтеся горизонтально.

Майбутнє тренування АІ: які технології нас чекають?

Розробка штучного інтелекту не стоїть на місці. Все, що сьогодні здається передовою технологією, через пару років може стати базовим стандартом. Тому ми в KISS Software постійно стежимо за новими підходами і вже зараз тестуємо те, що завтра змінить індустрію.

«Я впевнений, що через п’ять років моделі нейромереж будуть навчатися самі, без тонни розмічених даних», – ділиться прогнозом Євген Касьяненко.

Ось що, на його думку, вже стукає у двері:

• Self-supervised learning – позбавить від дорогої ручної розмітки.
• Синтетичні дані 2.0 – реалістичні симуляції для робототехніки та медицини.
• Квантові обчислення – прискорять тренування нейромереж на порядки.

Крім того, ми очікуємо вибухове зростання edge-AI. Так, мікромоделі будуть навчатися прямо на пристроях користувача, зберігаючи приватність, знижуючи навантаження на дата-центри.

«Те, що ще вчора здавалося проривом, завтра буде стандартом. Головне – бути на крок попереду, вчасно адаптувати бізнес під нові реалії», – підкреслює Євген.

Розробка ШІ під ключ з KISS Software

Розробка ШІ – це не тільки про код. Тут не обійтися без досвіду, точності та розуміння бізнес-цілей. Адже будь-які помилки при навчанні моделі обійдуться дуже дорого. Ми в KISS Software точно знаємо, як цього уникнути, щоб створити по-справжньому дієве ШІ-рішення:

• Євген Касьяненко завжди наполягає на ретельній оптимізації процесів навчання моделей ще на етапі збору якісних даних. Вся команда працює злагоджено на один результат – щоб система автоматизації була максимально ефективною.
• Ми знаємо теорію, показуємо професіоналізм на практиці. Так, наші ШІ-продукти вже допомагають багатьом бізнесам. Розробка штучного інтелекту від KISS Software прискорює аналітику, автоматизує рутинні процеси, підвищує точність, знижує витрати.