Обучение компаний AI моделям на больших объёмах данных включает несколько этапов: 3

1. Сбор и хранение данных. 3 Это могут быть структурированные данные, такие как базы данных, и неструктурированные данные, включающие тексты, изображения и видео. 3 Для обработки данных часто используются системы управления базами данных (СУБД), такие как Hadoop и Apache Spark. 3
2. Подготовка данных. 3 Данные могут быть загрязнены и содержать ошибки, поэтому перед обучением модели их необходимо очистить и преобразовать в удобный формат. 3 Этот этап включает в себя задачи нормализации, фильтрации и устранения пропусков. 3
3. Выбор модели. 3 В зависимости от задачи, для которой нужно обучить ИИ, необходимо выбрать подходящую модель. 3 Существует множество различных алгоритмов машинного обучения, включая деревья решений, нейронные сети, метод опорных векторов и другие. 3
4. Обучение модели. 3 На этом этапе модель «подстраивается» под данные, на которых она обучается. 3 Она настраивает свои параметры, чтобы точнее предсказывать значения на основе входных данных. 3
5. Оценка и тестирование. 3 После завершения обучения модели, её необходимо протестировать на новых данных. 3 Это помогает оценить, насколько хорошо модель работает и насколько точные прогнозы она делает. 3
6. Применение модели. 3 После успешного обучения и тестирования модель можно применять для решения конкретных задач, включая прогнозирование, классификацию и кластеризацию данных. 3

Также для обучения больших ИИ-моделей на больших объёмах данных может использоваться децентрализованное обучение. 1 Вместо одного суперкластера ресурсы и данные распределяются по множеству независимых узлов. 1 Каждый узел хранит свои данные, обучает локальную версию модели и периодически синхронизируется с другими. 1