Введение
Системы машинного обучения строятся вокруг моделей — от деревьев решений и линейных регрессоров до нейронных сетей и других типов. Эти модели проходят обучение на примерах данных, чтобы улавливать связи и закономерности. Например, они могут оценивать стоимость квартиры в солнечной Севилье по набору её характеристик. Однако эффективность модели на задаче напрямую связана с её внутренней структурой. Две модели одного типа, скажем две линейные регрессии, способны давать сильно разные результаты — и ключевой фактор здесь именно параметры.
В этой статье разберёмся, что представляют собой параметры моделей машинного обучения, сколько их может быть (намёк: это варьируется!) и какие проблемы возникают при их настройке во время обучения. Погрузимся в эти базовые элементы.
Разбираемся с параметрами моделей машинного обучения
Параметры — это внутренние настройки модели, вроде рычагов и кнопок, которые определяют её работу. Представьте кофемашину бариста: качество кофе меняется в зависимости от помола зёрен, так и параметры модели подстраиваются под данные, используемые для обучения задаче.
Вернемся к примеру с ценами на квартиры. Если данные для обучения содержат шум, лишнюю информацию или предвзятость, процесс выдаст модель с параметрами, которые фиксируют неверные связи между входами и выходами — предсказания окажутся слабыми. А если данные чистые, репрезентативные и качественные, параметры настроятся на реальные факторы, влияющие на цены, — и модель сработает отлично.
Обратите внимание: слово "внутренние" выделено курсивом не зря. Оно помогает отличить параметры от гиперпараметров. Гиперпараметры — это внешние регуляторы, которые задают вручную или подбирают поиском, без опоры на данные. Подробнее о них можно почитать в статье на Machine Learning Mastery.
Параметры — внутренние рычаги модели, задающие её характер: на какие данные она фокусируется и насколько сильно.
Теперь, когда понятнее, что такое параметры моделей, возникают вопросы:
- Как они выглядят?
- Сколько параметров в модели?
Обычно это числовые значения, часто называемые весами. В некоторых моделях они лежат между 0 и 1, в других — любые вещественные числа. Поэтому в терминологии машинного обучения "параметр" и "вес" часто синонимы, особенно для нейросетей. Чем выше вес, тем сильнее этот элемент влияет на итоговый результат. В простых моделях, вроде линейной регрессии, параметры привязаны к признакам входных данных.
Допустим, предсказываем цену квартиры по четырём признакам: площадь в м², близость к центру, количество спален и возраст дома. Линейная регрессия для такой задачи получит четыре параметра — по одному на признак — плюс дополнительный, называемый смещением или интерсептом. Он не привязан к данным, но даёт модели больше свободы для обучения на разнообразных примерах. Значение каждого параметра показывает, насколько сильно связанный признак влияет на предсказание. Если самый большой вес у "близости к центру", значит, в Севилье цены сильно зависят от расстояния до центра.
В общем виде, математически, для множественной линейной регрессии параметры обозначают как \( \theta_i \) в формуле:
\[ \hat{y} = \theta_0 + \theta_1x_1 + \dots + \theta_nx_n \]
Простые модели имеют мало параметров. Но с ростом сложности данных требуются мощные варианты — машины опорных векторов, случайные леса или нейросети, — которые добавляют уровни для сложных связей. В итоге таких моделей параметры исчисляются сотнями миллионов. Глубокие нейросети имеют от сотен тысяч до миллионов параметров, а крупнейшие сегодня — трансформерная архитектура для больших языковых моделей — хранят миллиарды обучаемых параметров!
Обучение параметров и типичные проблемы
На старте обучения параметры инициализируют случайными значениями. Модель пробует предсказывать на данных с известными ответами — например, квартирами с реальными ценами, — вычисляет ошибку и корректирует параметры, чтобы минимизировать её. Так, шаг за шагом, параметры подгоняются под данные.
На практике возникают сложности при такой настройке. Частые беды — переобучение и недобучение. Они приводят к параметрам, которые не оптимальны, — модель даёт плохие предсказания. Проблемы могут быть из-за выбора модели: слишком сложной (много параметров — медленно, дорого, нестабильно) или слишком простой (мало параметров — не улавливает паттерны).
Итоги
Эта статья в простых словах объяснила ключевой элемент моделей машинного обучения — параметры. Они как ДНК модели: знание их сути, процесса обучения и влияния на поведение помогает глубже понять эту область.