Данные
Подготовить и проверить примеры для выбранной задачи.
Обучение нейросетей и языковых моделей
Разберитесь, как данные и обратная связь используются для настройки параметров модели.
В чём состоит навык
Обучение нейросетей и языковых моделей — настройка параметров модели по обучающим данным с последующей проверкой результатов.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Обучение
Настроить параметры или дообучить подходящую модель.
Оценка
Проверить результат на данных, не использованных для обучения.
Подготовка, навыки и инструменты
Изучите основы машинного обучения, подготовки данных и оценки моделей.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Обучение нейросетей и языковых моделей»
Яндекс ПрактикумАудиоанализ, распознавание и генерация речи
Курс для специалистов с опытом ML: обработка аудио, распознавание и синтез речи, речевые модели и оптимизация их применения.
66 400 ₽
Стоимость курса
от 2 711 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумОсновы глубокого обучения нейросетей
Курс для специалистов с опытом в машинном обучении: построение нейросетей, работа с последовательностями, изображениями и мультимодальными данными.
50 000 ₽
Стоимость курса
от 2 041 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумКомпьютерное зрение — CV
Курс для специалистов с опытом в машинном и глубоком обучении: детекция, сегментация, генерация изображений и мультимодальные модели.
48 000 ₽
Стоимость курса
от 1 960 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумОбработка естественного языка — NLP
Курс для специалистов с техническим опытом о нейросетях для обработки текста: от BERT и больших языковых моделей до RAG, поиска и агентных систем.
48 000 ₽
Стоимость курса
от 1 960 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать о навыке «Обучение нейросетей и языковых моделей»
При обучении нейронной сети её параметры изменяют на основе данных и выбранной функции ошибки. Языковые модели могут дополнительно дообучать под задачу; это отличается от изменения текста запроса без обновления параметров.
Качество и происхождение данных, вычислительные ресурсы и способ оценки существенно влияют на результат. Нужно проверять права на данные, не включать лишнюю конфиденциальную информацию и оценивать поведение на независимых примерах.
Для практики рассмотрите небольшую учебную модель классификации текста и опишите, какие размеченные примеры ей нужны. Отдельно подготовьте проверочный набор и сравните результат до и после изменения настроек.