Сколько данных нужно для обучения модели?

Зависит от задачи. Для простой классификации хватает сотен примеров на класс, для нейросетей — обычно десятки тысяч, для больших языковых моделей — миллиарды документов. Главный признак нехватки данных — модель плохо работает на новых примерах, хотя на обучающих показывала хорошие цифры.

Что такое переобучение?

Это ситуация, когда модель «выучила» обучающую выборку наизусть, но плохо работает на новых данных. Лечится отдельной проверочной выборкой, регуляризацией и упрощением модели. Главный сигнал переобучения — большая разница между качеством на обучении и на тесте.

Машинное обучение (ML): что это и как работает

Машинное обучение — основной рабочий инструмент современного искусственного интеллекта. Идея простая: вместо «если на картинке круг и красный — это знак стоп» дать модели тысячи картинок знаков с метками и позволить ей самой найти закономерности.

Три больших семейства

Обучение с учителем — модель видит пары «вход → правильный ответ». Так учатся классификаторы и регрессионные модели.
Обучение без учителя — модель ищет структуру в данных сама: кластеры, выбросы, скрытые признаки.
Обучение с подкреплением — модель действует в среде, получает награду или штраф и постепенно улучшает стратегию.

Что нужно для проекта по машинному обучению

Данные — качество и количество чаще важнее выбора модели.
Целевая метрика, по которой будет понятно «лучше или хуже».
Обучающая, проверочная и тестовая выборки, чтобы не переобучиться.
Способ выкатить модель в эксплуатацию и следить за её качеством во времени (MLOps).

КОГДА ПРИМЕНЯТЬ

Есть большой объём данных и задача с понятным ответом
Правила слишком сложны, чтобы их записать руками
Можно жить с тем, что ответ будет вероятностный, а не гарантированный

КОГДА НЕ СТОИТ

Задача решается простой формулой или таблицей — машинное обучение тут только усложнит проект
Цена ошибки очень высока и нет права на нестабильный ответ (например, банки, медицина — нужны дополнительные слои контроля)
Данных физически мало или они плохого качества

ПРИМЕР

Команда по борьбе с мошенничеством не пишет правила «если перевод больше 50 000 рублей в незнакомую страну — заблокировать». Вместо этого она собирает миллионы операций с метками «обычная» и «мошенническая» и обучает модель, которая сама находит подозрительные сочетания признаков. Когда мошенники меняют тактику, модель переобучают на свежих данных.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ В SHTAB

Прежде чем браться за машинное обучение, проверьте, нельзя ли решить задачу простым правилом или запросом к базе данных. Очень часто 80% эффекта достигается без обучения моделей, а модель добавляет только обслуживание и стоимость. Машинное обучение стоит брать, когда простые подходы упираются в потолок и виден понятный потенциал улучшения.

Попробовать бесплатно

Вопросы про «Машинное обучение»

В обычном программировании человек пишет правила: «если А — делай Б». В машинном обучении человек даёт данные и метрику, а правила находит сам алгоритм во время обучения. Поэтому машинное обучение особенно полезно там, где правил слишком много или они меняются со временем.

Ещё из «Искусственный интеллект»

Вся категория →

MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)

Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.

MLOps (эксплуатация ML-моделей)

Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.

RAG (поиск с дополнением генерации)

Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.

Машинное обучение

Три больших семейства

Что нужно для проекта по машинному обучению

Вопросы про «Машинное обучение»

Ещё из «Искусственный интеллект»

Применяйте термины на практике