Продолжим
Как сметчик приобретает опыт (доучивается) на реальных объектах и почему это похоже на дообучение нейросети
Представьте: вы ,,прикинули,, объект ,,на глаз,, , и даже сметы предварительно сосчитали на 120 млн., а по факту получилось 150 млн.
Вы открываете сметы и начинаете разбирать, где расходились ожидания и реальность:
- по общестрою были доработки, которых вы не учли
- инженерка оказалась сложнее, чем казалось по чертежу
- со стоимостью оборудования и материалов просчитались
- по программам ПНР всплыли дополнительные измерения
После такого разбора вы уже не думаете о следующем объекте так же, как о предыдущих.
В голове происходит тихая перенастройка:
- инженерные системы для таких объектов ,,весят,, больше
- по ПНР запросите у эксплуатации обоснование необходимости измерений
- некоторые ,,типовые,, решения перестают казаться такими безобидными по стоимости
То есть, вы как бы подкручиваете свои внутренние коэффициенты важности.
В следующий раз, когда увидите похожий объект, вы оцените его уже по-другому, точнее.
Это и есть аналог дообучения нейросети.
Модель тоже:
- сначала делает прогноз
- потом ,,видит,,, насколько он разошелся с реальностью
-и чуть-чуть меняет свои внутренние веса, чтобы в следующий раз ошибка была меньше
Она не запоминает конкретный объект, как мы номер сметы.
Она меняет правила игры внутри себя: что считать важным, а что можно немного ,,отпустить,,.
Если совсем упростить:
дообучение - это когда и сметчик, и нейросеть учатся на расхождениях с реальностью и подстраивают свои веса, чтобы следующая оценка была ближе к факту.
Как сметчик приобретает опыт (доучивается) на реальных объектах и почему это похоже на дообучение нейросети
Представьте: вы ,,прикинули,, объект ,,на глаз,, , и даже сметы предварительно сосчитали на 120 млн., а по факту получилось 150 млн.
Вы открываете сметы и начинаете разбирать, где расходились ожидания и реальность:
- по общестрою были доработки, которых вы не учли
- инженерка оказалась сложнее, чем казалось по чертежу
- со стоимостью оборудования и материалов просчитались
- по программам ПНР всплыли дополнительные измерения
После такого разбора вы уже не думаете о следующем объекте так же, как о предыдущих.
В голове происходит тихая перенастройка:
- инженерные системы для таких объектов ,,весят,, больше
- по ПНР запросите у эксплуатации обоснование необходимости измерений
- некоторые ,,типовые,, решения перестают казаться такими безобидными по стоимости
То есть, вы как бы подкручиваете свои внутренние коэффициенты важности.
В следующий раз, когда увидите похожий объект, вы оцените его уже по-другому, точнее.
Это и есть аналог дообучения нейросети.
Модель тоже:
- сначала делает прогноз
- потом ,,видит,,, насколько он разошелся с реальностью
-и чуть-чуть меняет свои внутренние веса, чтобы в следующий раз ошибка была меньше
Она не запоминает конкретный объект, как мы номер сметы.
Она меняет правила игры внутри себя: что считать важным, а что можно немного ,,отпустить,,.
Если совсем упростить:
дообучение - это когда и сметчик, и нейросеть учатся на расхождениях с реальностью и подстраивают свои веса, чтобы следующая оценка была ближе к факту.