Тренировка моделей: Модельная тренировка: 12 простых упражнений для сжигания жира

Тренировка моделей Victoria’s Secret для стройных ног

Бьюти-блог

Шоу Victoria’s Secret в Шанхае не за горами, уже 28 ноября самые красивые модели выйдут на подиум в соблазнительном нижнем белье. Участницы показа активно готовятся к будущему мероприятию и регулярно тренируются в спортзале. Особенно тщательно модели работают над ногами, довольно проблемной частью тела для многих девушек. Очень часто активные занятия в спортзале только добавляют мышцам объема, от которого хочется немедленно избавиться. ELLE рассказывает, какие упражнения для ног делают модели Victoria’s Secret, чтобы они оставались стройными и не выглядели перекачанными.

Упражнения с резинкой

Один из самых популярных «спортивных аксессуаров» у моделей Victoria’s Secret — это резинка для фитнеса. С таким простым и эффективным инвентарем можно тренировать ноги практически везде, к тому же он занимает мало места в чемодане. Для того, чтобы провести быструю тренировку для ног, достаточно надеть фитнес-резинку на щиколотки и расставить ноги чуть шире плеч, в этом положении резинка должна хорошо натянуться. Далее необходимо слегка присесть и поочередно делать шаги в стороны. Резинка создает сопротивление, а значит, чтобы сделать это простое движение, мышцы ног напрягаются сильнее. Особенно активно работает внутренняя сторона бедра — проблемная зона, которая уходит в последнюю очередь. Затем нужно сделать махи ногами в сторону и перед собой. Все движения нужно повторить по 12-15 раз на каждую ногу. Резинку в этих упражнениях можно заменить утяжелителями для ног. Чтобы проработать заднюю сторону бедер, не снимая резинки, сделайте простые выпады.

Фото

GettyImages

Фото

GettyImages

Упражнения на коврике

Если под рукой нет инвентаря, то можно потренировать ноги и на коврике. Самое простое упражнение — махи ногами лежа. Достаточно лечь на бок и поднимать ногу вверх, а затем повторить на другую сторону. После этого нужно лечь на спину, вытянуть руки, стопы поставить к ягодицам и поднимать таз. Можно сделать упражнение более эффективным, если между коленями зажать мяч для фитнеса среднего размера. Еще один эффективный способ проработать ноги на коврике — встать на четвереньки и сделать махи назад.

Фото

GettyImages

Кардио

Сжигать жир локально практически невозможно, и ноги — не исключение. Чтобы они стали стройнее, необходимо добавить в фитнес-рутину кардионагрузки, которые помогают сбросить вес. Модели Victoria’s Secret отлично усвоили это правило: перед любой тренировкой они 20-30 минут проводят на беговой дорожке. Если не хватает сил дойти до спортзала, то можно минут 15-20 попрыгать со скалкой дома. А вот с силовыми тренировками лучше притормозить: упражнения с большим весом способствуют увеличению объема ног. Чтобы добиться стройности, важно не перегружать ноги, не провоцировать рост мышц. Лучше регулярно делать простые упражнения, а не изнурять себя раз в неделю в спортзале.

Фото

GettyImages

Растяжка

Еще один секрет красивых ног моделей — растяжка. Простые упражнения из йоги, пилатеса или стретчинга станут отличным завершением любой тренировки, не только для ног. Достаточно просто лечь на спину и поочередно притянуть к себе колени, сделать попытку сесть на правый и левый шпагаты, посидеть в позе бабочки.

Фото

GettyImages

Прэстон Айна

Я месяц вела образ жизни моделей Victoria’s Secret, чтобы получить тело мечты спустя полгода после родов / AdMe

Модели Victoria’s Secret выходят на подиум уже спустя 5 недель после родов и с уверенной улыбкой демонстрируют новые коллекции нижнего белья. А я до беременности активно занималась спортом и была заядлой сторонницей ЗОЖ, но за беременность набрала 15 кг, и 5 из них, видимо, решили остаться со мной надолго, потому что уже полгода я не могу от них избавиться.

Специально для AdMe.ru я решила попробовать в течение месяца вести образ жизни «ангелов» Victoria’s Secret и проверить, работают ли в реальной жизни правила, которых они придерживаются для поддержания своей формы, и как это отразится на моей фигуре.

Начало эксперимента

В первый день мой вес составлял 60 кг при росте 172 см.

Итак, мой «тот самый понедельник» наступает, и я отказываюсь от мучного, сладкого, молочного. Даже молоко надо заменить растительным, например кокосовым, овсяным, миндальным. Я начинаю активно тренироваться 4–5 раз в неделю в утренние часы после завтрака. Пробовать буду разные занятия: кардиотренировки, силовые нагрузки, аэробику, йогу, стрейчинг — все, чем увлекаются «ангелы». Очень надеюсь изменить свои пищевые привычки и похудеть.

Для начала я тщательно изучила блоги девушек на YouTube и в Instagram

Модели Victoria’s Secret Роми Стрейд, Лора Харриер и Жозефин Скривер.

У каждой из них разное питание, которое составляет им личный диетолог, но мне удалось выявить общие принципы.

• Включать белок в каждый прием пищи.
• Добавить полезные жиры (орехи, авокадо, яйца, красная рыба).
• Свести углеводы к минимуму — только в первой половине дня. Например, на завтрак овсянка, рис, гранола собственного приготовления.
• Употреблять много овощей, преимущественно зеленого цвета (брокколи, шпинат, зелень).
• Пить не менее 2 л воды в день.

Что поможет похудеть

Утро «ангелы» начинают со стакана воды с лимоном. Очень приятный ритуал, который я решила практиковать и в дальнейшем.

• Прежде чем съесть что-нибудь вредное, нужно сделать глоток воды — это не раз помогало мне прийти в себя и отказаться от вкусностей.
• Если очень тяжело заставить себя пить воду, то можно добавить в нее лимон, лайм, мяту, мелиссу или заморозить очищенные кусочки апельсина и использовать их вместо льда. Вуаля — и это уже не просто вода, а вкусный освежающий напиток.
• Чтобы вовремя почувствовать насыщение и избежать переедания, перед приемом пищи нужно выпить стакан воды. Это поспособствует наполнению желудка.
• Овсянка на завтрак должна быть приготовлена на растительном молоке. Чтобы первый прием пищи стал еще более питательным и приятным, можно добавить ягоды, фрукты, орехи и семяна чиа или тыквенные — причем все одновременно. Обычно после такого приема пищи я чувствовала себя сытой около 2 с половиной часов, не было ощущения тяжести, и уже через полчаса я могла начать тренировку.
• Исключить сахар. Уже давно доказано существование сахарной зависимости, и я у себя ее диагностировала. После еды мне остро не хватало вкусняшки с чаем — так я обычно завершала любой прием пищи. Единственный способ избавиться от этой привычки — проявить силу воли. Ощущение того, что я недоела, продолжалось около 2 недель, потом сошло на нет.
• При покупке продуктов обращать внимание на состав: даже в соленые огурцы добавляют сахар. Кстати, в продуктах, которые позиционируются производителем как диетические, например в батончиках мюсли, я тоже нашла запрещенный ингредиент.

Правило № 1: Регулярные тренировки

Упражнение «махи ногой из планки» обеспечивает равномерную нагрузку на все тело. Его можно сделать более эффективным, если использовать утяжелители.

Модели тренируются 6 раз в неделю. А за неделю перед показами — ежедневно по 2 раза. Из «ангелов» мне больше всех нравится Роми Стрейд, и, к моему счастью, она популярный блогер — выкладывает видео полноценных тренировок на своем YouTube-канале. С ее записей я и начала свой путь в «большой спорт». Там есть тренировки на попу, ноги, на все тело — остается только повторять. В основном занятия длятся 15 минут, я делала по 2 круга.

Боковые махи дают хорошую нагрузку на ноги и бедра.

Алессандра Амбросио — модель, которая проработала в шоу Victoria’s Secret 16 лет и оставила в нем яркий след. YouTube-канал она не ведет, но я нашла одну полезную тренировку с ее участием: в ней действительно много необычных упражнений, задействующих те мышцы, о которых я даже не догадывалась. За время эксперимента я занималась по этому видео неоднократно.

Для тренировки рук я использовала легкие гантели по 1 или 2 кг. Упражнения с тяжелым весом могут увеличить объем мышц, а это крайне нежелательно.

Такая вариация упражнения «ягодичный мостик» позволяет дать большую нагрузку на каждую ногу и помогает улучшить рельеф бедер.

Правило № 2: Перекусы

Перекусы разрешены в первой и второй половине дня — после завтрака и обеда. Можно есть фрукты, ягоды, сырые орехи — они содержат в себе жирные кислоты омега-3 и омега-9, которые разрушаются при жарке. Термическая обработка продлевает их срок хранения, но резко снижает пользу и делает усвоение более сложным.

Модель Роми Стрейд с зеленым смузи.

© Wiese / FaceToFace / REPORTER / East News

«Ангелы» часто пьют смузи из овощей, фруктов или ягод на растительном молоке с добавлением протеина, так как белок должен присутствовать в каждом приеме пищи. Идеальное время для употребления коктейля — после тренировки. Состав смузи может быть разным, все ингредиенты необходимо смешать в блендере. Я обычно утром перекусывала твердой пищей, а ближе к вечеру выпивала коктейль.

15 дней спустя

К середине эксперимента я потеряла 3 кг.

У меня уменьшился объем бедер и стали видны очертания пресса. Стали формироваться правильные пищевые привычки. В продуктовом магазине я сознательно обходила стороной отдел с мучными изделиями и шоколадом: очень боялась сорваться. Я стала носить с собой фрукты и батончики мюсли, чтобы в случае возможного срыва немедленно утолить голод.

Правило № 3: Заниматься разными видами спорта

© face to face / FaceToFace / REPORTER / East News

Что касается растяжки, тут моделям Victoria’s Secret предоставляется полная свобода: можно использовать упражнения из пилатеса, йоги, стретчинга.

Стелла Максвелл увлекается йогой и растяжкой. Мне это очень близко, потому что раньше я занималась акробатикой и, хочется верить, сохранила остатки гибкости. Такие занятия крайне полезны: они делают мышцы более пластичными и эластичными, тело расслабляется и не выглядит перекачанным после силовых тренировок. Я целую неделю не делала уже ставших привычными упражнений и посвятила это время занятиям со Стеллой Максвелл. Смена деятельности определенно пошла на пользу: мыщцы отдохнули и ушло напряжение.

Правило № 4: Чередовать нагрузку

Тренировки «ангелов» Victoria’s Secret должны быть разнообразными: это позволяет каждый раз бросать вызов разным группам мышц.

Все модели буквально помешаны на кардионагрузках: они могут бегать на пляже, играть в подвижные игры вроде волейбола или заниматься перед тренировкой на соответствующих тренажерах. Все это позволяет подготовить тело к силовым упражнениям и сбросить вес. Для меня бег в течение 45 минут — это скорее скучно, чем сложно, поэтому я бегала 15 минут до основной тренировки.

Еще один вид кардионагрузки — ежедневная бодрая ходьба с коляской.

© polinakozz / instagram

30 дней спустя

Минус 6 кг: реальность превзошла ожидания.

Ноги и бедра стали более стройными, появился пресс и ушел жирок с боков. Что касается питания, то я уже спокойно обхожусь без сладкого и мучного. Сейчас практически в любом магазине можно найти альтернативу хлебу — хлебцы без дрожжей, сахара и муки. Их минус лишь в том, что они стоят дороже.

Правило № 5: Ешьте достаточно

© evgenyataman / Depositphotos, © livfriis / Depositphotos

Многие модели едят от 4 до 6 раз в день. И даже на работу берут с собой контейнеры с едой.

Главное — разумный подход к питанию. Еда должна содержать достаточное количество белка и быть насыщенной полезными жирами. Бессмыслено качать попу, если вы не употребляете мясо. В течение суток нужно съедать до 120–150 г белка. Без полезных жиров девушки с подиума потеряют свою привлекательную женственную форму, поэтому особая любовь «ангелов» — авокадо, богатое жирами.

На обед и на ужин я ела рыбу или курицу, овощи, яйца. Равняясь на моделей, я добавляла авокадо в салаты и в сэндвичи, например с тунцом на гречневом хлебце. Мне повезло, правила «не есть после 6» практически никто из девушек не придерживается — и я, конечно же, не придерживалась тоже.

Правило № 6: Готовить самостоятельно

© Instagram / East News, © Castro, PacificCoastNews.com / East News

Если вы будете готовить себе еду сами, то будете точно знать, что входит в состав ваших блюд. В ресторане или кафе проконтроливать процесс приготовления просто невозможно.

Для знаменитых манекенщиц поход в ресторан — это баловство, а не повседневность. Так, даже при перелетах у девушек всегда с собой свое питание: они не покупают ничего в кафе на территории аэропортов и не едят пищу, которую предлагают на борту самолета.

Я использовала натуральные ингредиенты там, где это возможно, и не добавляла в блюда жирные соусы, сахар, муку, лишнее масло. Всеми силами я пыталась «облегчить» каждое блюдо: не жарить, а запекать, добавляла в салат не сметану, а бальзамический уксус и так далее. Ну и конечно, забыла о доставке суши и пиццы на дом.

Правило № 7: Правила существуют, чтобы их нарушать

© Wiese/face to face/FaceToFace/REPORTER / East News

80 % рациона моделей составляет здоровая и сбалансированная пища, остальные же 20 % — все те излишества, которыми можно изредка побаловать себя.

В своем Instagram-аккаунте Роми Стрейд писала: «Питайтесь здоровой пищей. Оставайтесь в форме. И съешьте гамбургер, чтобы остаться в здравом уме». Я последовала мудрому совету и не прогадала: было вкусно и на фигуре никак не отразилось. Если постоянно ограничивать себя, то рано или поздно сорвешься и сведешь на нет всю проделанную работу.

Результат испытаний

© polinakozz / instagram

За время эксперимента я:

• Скинула 6 кг.

• Вернула мышцам тонус.

• С удовольствием тренировалась, при этом не чувствовала себя слабой.

• Научилась выделять время для себя (мамы поймут).

• Попробовала разные тренировки (кардио, силовые, йогу, пилатес) и планирую продолжать в том же духе.

• Избавилась от сахарно-мучного «плена». Соблазнов все бросить и нарушить было достаточно. Я думаю, что нужно быть очень сильно замотивированным, чтобы придерживаться такого питания.

• Соскучилась по привычной еде. Так, мне очень не хватало молочных продуктов и достаточного числа углеводов. Как ни крути, а питание в тот месяц не отличалось разнообразием: овощи, фрукты, крупы, нежирное мясо и рыба. Но я не чувствовала себя голодной в течение дня, так как у меня было по 5–6 приемов пищи.

• Решила придерживаться правильного питания. Диета супермоделей исключает многие полезные продукты, и в обычной жизни ее можно придерживаться лишь определенный период времени. Но диета тем и хороша, что однажды заканчивается.

© MEGA / Mega Agency / East News, © IMP FEATURES / East News

Бонус: Не всегда стоит верить идеальным картинкам

Иногда «ангелы» прибегают к радикальным способам: питаются исключительно протеиновыми коктейлями и водой. Это заменяет полноценный прием пищи и буквально на глазах сжигает жир.

Чтобы подготовиться к шоу, популярные манекенщицы за несколько недель начинают в 2 раза активнее заниматься спортом и буквально полностью отказываются от пищи. Некоторые девушки за 12 часов до шоу перестают даже пить, их тело будто высыхает — так можно быстро потерять до 4 кг. Я так не делала: мне же не надо завтра на подиум. Да и вряд ли подобные радикальные методы можно назвать здоровыми и полезными.

А вы когда-нибудь придерживались диеты? И был ли результат?

Фотограф Татьяна Шадринцева специально для AdMe.Media

AdMe/Авторские колонки/Я месяц вела образ жизни моделей Victoria’s Secret, чтобы получить тело мечты спустя полгода после родов

Что это такое и почему это важно

Обучение модели машинного обучения (ML) — это процесс, в котором алгоритм машинного обучения получает обучающие данные, на основе которых он может учиться. Модели машинного обучения можно натренировать, чтобы они приносили пользу бизнесу разными способами, путем быстрой обработки огромных объемов данных, выявления закономерностей, обнаружения аномалий или проверки корреляций, которые человеку было бы трудно сделать без посторонней помощи.

Что такое обучение моделей?

Обучение модели лежит в основе жизненного цикла разработки науки о данных, где группа специалистов по обработке и анализу данных работает над подбором наилучших весов и смещений для алгоритма, чтобы минимизировать функцию потерь в диапазоне предсказания. Функции потерь определяют, как оптимизировать алгоритмы ML. Команда специалистов по данным может использовать различные типы функций потерь в зависимости от целей проекта, типа используемых данных и типа алгоритма.

Когда используется метод обучения с учителем, обучение модели создает математическое представление взаимосвязи между функциями данных и целевой меткой. При неконтролируемом обучении он создает математическое представление среди самих признаков данных.

Важность обучения модели

Обучение модели — это первичный этап машинного обучения, в результате которого создается рабочая модель, которую затем можно проверить, протестировать и развернуть. Производительность модели во время обучения в конечном итоге определит, насколько хорошо она будет работать, когда она в конечном итоге будет помещена в приложение для конечных пользователей.

Как качество обучающих данных, так и выбор алгоритма являются центральными элементами этапа обучения модели. В большинстве случаев обучающие данные разбиваются на два набора для обучения, а затем проверки и тестирования.

Выбор алгоритма в первую очередь определяется конечным вариантом использования. Однако всегда необходимо учитывать дополнительные факторы, такие как сложность модели алгоритма, производительность, интерпретируемость, требования к компьютерным ресурсам и скорость. Уравновешивание этих различных требований может сделать выбор алгоритмов запутанным и сложным процессом.

Как обучить модель машинного обучения

Обучение модели требует систематического, повторяемого процесса, который позволяет максимально эффективно использовать имеющиеся обучающие данные и время вашей группы по обработке и анализу данных. Прежде чем приступить к этапу обучения, вам необходимо сначала определить постановку задачи, получить доступ к набору данных и очистить данные, которые будут представлены в модели.

В дополнение к этому вам необходимо определить, какие алгоритмы вы будете использовать и с какими параметрами (гиперпараметрами) они будут работать. Сделав все это, вы можете разделить свой набор данных на набор для обучения и набор для тестирования, а затем подготовить алгоритмы своей модели для обучения.

Разделить набор данных

Ваши исходные обучающие данные — это ограниченный ресурс, который необходимо распределять осторожно. Некоторые из них можно использовать для обучения вашей модели, а некоторые — для тестирования вашей модели, но вы не можете использовать одни и те же данные для каждого шага. Вы не можете должным образом протестировать модель, если не дали ей новый набор данных, с которым она раньше не сталкивалась. Разделение обучающих данных на два или более набора позволяет обучать, а затем проверять модель с использованием одного источника данных. Это позволяет вам увидеть, является ли модель переоснащенной, что означает, что она хорошо работает с обучающими данными, но плохо с тестовыми данными.

Обычный способ разделения обучающих данных — перекрестная проверка. Например, при 10-кратной перекрестной проверке данные разбиваются на десять наборов, что позволяет обучать и тестировать данные десять раз. Для этого:

1. Разделите данные на десять равных частей или сгибов.
2. Назначьте одну складку в качестве удерживающей складки.
3. Обучите модель остальным девяти сгибам.
4. Проверьте модель на удерживающем изгибе.

Повторите этот процесс десять раз, каждый раз выбирая другой сгиб в качестве удерживающего сгиба. Средняя производительность по десяти удержанным сгибам — это ваша оценка производительности, называемая перекрёстной оценкой.

Выберите алгоритмы для тестирования

В машинном обучении есть тысячи алгоритмов на выбор, и нет надежного способа определить, какой из них будет лучшим для конкретной модели. В большинстве случаев вы, скорее всего, перепробуете десятки, если не сотни алгоритмов, чтобы найти тот, который приводит к точной рабочей модели. Выбор алгоритмов-кандидатов часто зависит от:

• Размер обучающих данных.
• Точность и интерпретируемость требуемого вывода.
• Требуемая скорость обучения, которая обратно пропорциональна точности.
• Линейность обучающих данных.
• Количество объектов в наборе данных.

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры — это атрибуты высокого уровня, устанавливаемые группой специалистов по обработке и анализу данных перед сборкой и обучением модели. Хотя многие атрибуты можно узнать из обучающих данных, они не могут узнать свои собственные гиперпараметры.

Например, если вы используете алгоритм регрессии, модель может сама определить коэффициенты регрессии путем анализа данных. Однако он не может диктовать силу штрафа, который следует использовать для упорядочения переизбытка переменных. В качестве другого примера, модель, использующая метод случайного леса, может определить, где деревья решений будут разделены, но количество используемых деревьев необходимо настроить заранее.

Подгонка и настройка моделей

Теперь, когда данные подготовлены и гиперпараметры модели определены, пришло время начать обучение моделей. По сути, процесс состоит в том, чтобы перебирать различные алгоритмы, используя каждый набор значений гиперпараметров, которые вы решили изучить. Для этого:

1. Разделить данные.
2. Выберите алгоритм.
3. Настройте значения гиперпараметров.
4. Обучить модель.
5. Выберите другой алгоритм и повторите шаги 3 и 4. 

Затем выберите другой набор значений гиперпараметров, которые вы хотите попробовать для того же алгоритма, снова проверьте его перекрестную проверку и рассчитайте новую оценку. После того, как вы попробовали каждое значение гиперпараметра, вы можете повторить те же шаги для дополнительных алгоритмов.

Воспринимайте эти испытания как легкоатлетические заезды. Каждый алгоритм продемонстрировал, что он может делать с различными значениями гиперпараметров. Теперь вы можете выбрать лучшую версию из каждого алгоритма и отправить их на финальный конкурс.

Выберите лучшую модель

Теперь пришло время протестировать лучшие версии каждого алгоритма, чтобы определить, какая из них дает вам наилучшую модель в целом.

1. Делайте прогнозы на основе тестовых данных.
2. Определите наземную истину для целевой переменной во время обучения этой модели.
3. Определите показатели производительности на основе ваших прогнозов и целевой переменной истинности.
4. Запустите каждую финалистку с тестовыми данными.

После завершения тестирования вы можете сравнить их производительность, чтобы определить, какие модели лучше. Абсолютный победитель должен был показать хорошие результаты (если не лучшие) как на тренировках, так и на тестах. Он также должен хорошо работать по другим вашим показателям производительности (таким как скорость и эмпирические потери) и, в конечном счете, должен адекватно решать или отвечать на вопрос, поставленный в постановке задачи.

Систематический подход к обучению модели

Использование систематического и воспроизводимого процесса обучения модели имеет первостепенное значение для любой организации, планирующей построить успешную модель машинного обучения в масштабе. Центральное место в этом занимает наличие всех ваших ресурсов, инструментов, библиотек и документации на единой корпоративной платформе, которая будет способствовать совместной работе, а не препятствовать ей.

Что такое обучение модели | Игуацио

Что такое модельное обучение в машинном обучении?

Жизненный цикл машинного обучения — это итеративный многонаправленный процесс, состоящий из трех основных этапов:

1. Оценка варианта использования и сбор данных 
2. Разработка моделей и обучение
3. Развертывание модели и мониторинг

В этом жизненном цикле вторая фаза является наиболее экспериментальной. Здесь специалисты по обработке и анализу данных выполняют проектирование признаков, чтобы убедиться, что собранные необработанные данные преобразуются в наилучшее представление для обучения модели. После этого можно начинать обучение модели.

Разработка признаков и обучение модели взаимосвязаны и повторяются, но обучение модели можно рассматривать как ключевой этап процесса разработки модели машинного обучения. Это связано с тем, что разработка признаков в конечном итоге направлена ​​​​на обеспечение наиболее эффективной работы для обучения модели.

В этой статье представлены введение в обучение моделей, обсуждение его важности, пошаговое руководство по обучению моделей машинного обучения (МО) во время экспериментов и заключение о переобучении моделей для производства.

Что такое обучение моделей?

Обучение модели — это процесс подачи инженерных данных в параметризованный алгоритм машинного обучения для получения модели с оптимальными обучаемыми параметрами, которые минимизируют целевую функцию.

Давайте разберем различные части этого определения:

• Подача инженерных данных: Входными данными для любой модели машинного обучения являются данные. Даже самая совершенная модель машинного обучения может быть настолько хороша, насколько хороши данные, на которых она учится. Простая концепция «мусор на входе, мусор на выходе» объясняет, почему разработка признаков так актуальна и тесно связана с обучением модели. Разработка функций должна выполняться с учетом распространенных скрытых ошибок в наборе данных, которые могут исказить обучение, включая утечку данных, когда цель косвенно представлена ​​в одной или нескольких функциях.
• Алгоритм параметризованного машинного обучения: Алгоритмы машинного обучения представляют собой закодированные процедуры с набором входных параметров, известных как «гиперпараметры». Разработчик может настроить гиперпараметры, чтобы настроить алгоритм обучения для конкретного набора данных и варианта использования. В документации по каждому алгоритму должны быть указаны детали реализации, включая полный набор настраиваемых гиперпараметров.
• Модель с оптимальными обученными параметрами: Алгоритмы машинного обучения имеют еще один набор параметров, известных как «обучаемые параметры», которые соответствуют коэффициентам, автоматически полученным во время обучения модели. Обучаемые параметры заставляют алгоритм получать выходные данные из невидимых входных данных во время прогнозирования в пределах ожидаемого диапазона точности. Каждый алгоритм обучается по-своему, поэтому у каждого есть уникальный набор обучаемых параметров. Например, дерево решений изучает выбор переменных решения в каждом узле, а нейронная сеть изучает веса, связанные с функцией активации каждого слоя.
• Минимизация целевой функции: Целевая функция определяет, как модель машинного обучения изучает свои обучаемые параметры. Модель корректирует свои обучаемые параметры таким образом, чтобы оптимизировать, т. е. минимизировать или максимизировать, значение, выдаваемое целевой функцией. В частности, функции потерь — это тип целевой функции, наиболее часто используемый в обучении машинному обучению, часто сопровождаемый термином регуляризации. Функция потерь определяет, насколько хорошо алгоритм моделирует обучающие данные, предоставляя ошибку между оценочным и истинным выходным значением. Чем выше ошибка, тем больше обучаемые параметры обновляются для этой итерации обучения.

Обучение модели происходит в несколько последовательных итераций, при этом обучающие данные, разделенные на пакеты типичного размера от 32 до 1024, передаются алгоритму несколько раз. Это позволяет алгоритму изучать основные закономерности данных.

В чем разница между моделью и алгоритмом в машинном обучении?

Машинное обучение — это дисциплина на стыке искусственного интеллекта и информатики. Мы используем терминологию и концепции из последнего, чтобы понять ML.

• Алгоритм — это закодированная процедура, в которой известны правила решения соответствующей задачи; алгоритм машинного обучения специально нацелен на распознавание образов в данных, чтобы автоматически научиться решать задачу, правила которой неизвестны.
• Модель машинного обучения — это программа, созданная путем запуска алгоритма на данных и используемая для прогнозирования. Его часто называют «обученной моделью».

Почему важно обучение модели?

Обучение модели направлено на построение наилучшего математического представления отношений между данными и целью (с учителем) или между самими данными (без учителя).

Такие метрики, как точность, определяют, насколько хорошо модель усвоила это представление, т. е. сообщают о производительности модели. Чем лучше производительность модели, тем больше преимуществ принесет использование модели в реальной жизни. Эти преимущества могут включать увеличение доходов, снижение затрат или улучшение пользовательского опыта.

Инвестирование времени и ресурсов в оптимальное обучение модели означает наличие доступа к нужному опыту и соответствующей настройке инженерной основы в рамках производственного подхода к машинному обучению. Такие инвестиции могут оказаться реальным фактором успеха в бизнесе. Фактически, ведущие компании, использующие машинное обучение, достигают на 44 % более высокой производительности и на 40 % лучшего качества обслуживания клиентов (среди прочего) по сравнению с их коллегами.

Как обучить модель машинного обучения?

Процесс обучения моделей машинного обучения можно разделить на четыре этапа.

1. Разделение набора данных для обучения и оценки

Набор данных для обучения используется для обучения модели, а набор для оценки — для оценки производительности обученной модели. Очень важно, чтобы эти наборы не пересекались и чтобы данные в наборах для оценки не были видны во время обучения, чтобы обеспечить объективную оценку производительности.

2. Выбор алгоритма

Во-первых, мы должны выбрать более простой алгоритм, чем алгоритм нашей модели, или эвристику, чтобы использовать ее в качестве основы для сравнения производительности окончательной обученной модели.

Обычно для обучения выбирают несколько алгоритмов, если только один конкретный алгоритм явно не подходит для варианта использования и данных. Выбор наиболее подходящего алгоритма (алгоритмов) для развертывания зависит от скорости обучения и логического вывода, затрат, размера и типа данных, доступной инфраструктуры и желаемой производительности в автономном режиме.

Некоторые из наиболее распространенных методов машинного моделирования:

• Линейная регрессия, SVM, случайный лес, усиленные деревья и нейронные сети*, для обучения с учителем
• K-средства для обучения без учителя

* Для глубокого обучения существует последующая фаза «разработки архитектуры модели», чтобы определить точные слои — необязательно поверх предварительно обученных сетей — для использования в окончательной модели нейронной сети.

3. Настройка гиперпараметров

Каждый алгоритм имеет набор гиперпараметров по умолчанию, который вряд ли будет наиболее эффективным для любого варианта использования и данных. Мы выполняем настройку гиперпараметров для подмножества данных перед обучением окончательной модели на полном наборе данных, чтобы максимизировать производительность каждого алгоритма.

Мы также должны предоставить проверочный набор при настройке модели для оценки с различными вариантами выбора гиперпараметров, чтобы сохранить набор для оценки невидимым для окончательной оценки модели.

4. Обучение модели

Это процесс подгонки обучающих данных к настроенному алгоритму.

Как организовать переобучение модели в производство

Сквозное обучение модели — это экспериментальный процесс, требующий множества итераций. Для каждого выбранного алгоритма мы можем ожидать многократного повторения шагов 3 и 4 и частого обновления набора функций, предоставленного в качестве входных данных. Вот почему наличие надежного и удобного процесса отслеживания экспериментов, обеспечивающего систематический, повторяемый и воспроизводимый процесс, такой как MLRun, так важен для успеха инициатив в области науки о данных.

В производственной среде мы можем ожидать периодического переобучения модели по мере поступления новых данных, чтобы свести к минимуму вероятность смещения концепций. Переобучение модели лучше всего автоматизировать, чтобы оно выполнялось по расписанию и, возможно, запускалось в отслеживаемой сквозной производственной системе.