भाग २२ - AI मॉडेल कसे प्रशिक्षित करतात?¶
AI मॉडेल म्हणजे असा संगणकीय तंत्रज्ञानाचा संच की जो विशिष्ट प्रकारचा डेटा वापरून शिकतो आणि विश्लेषण करतो. पण "शिकतो" म्हणजे नक्की काय? चला बघूया AI मॉडेल कसे तयार आणि प्रशिक्षित केले जातात — एक सोप्या भाषेत समजावलेला प्रवास.
📦 1. डेटा संकलन (Data Collection)¶
AI मॉडेलला शिकण्यासाठी भरपूर आणि विविधतेने भरलेला डेटा आवश्यक असतो.
- उदाहरण: जर तुम्हाला एक प्रतिमा ओळखणारा मॉडेल तयार करायचा असेल, तर तुम्हाला हजारो प्रतिमा हव्या असतात — जशा की कुत्रे, मांजर, कार्स, इ.
🧹 2. डेटा साफसफाई (Data Cleaning)¶
संकलित केलेला डेटा कच्चा असतो. त्यामुळे त्यात चुकांपासून सुरुवात करून, त्याला एका विशिष्ट फॉरमॅटमध्ये आणले जाते.
- उदाहरण: चुकीची लेबले काढणे, रिकाम्या फील्ड्स भरने
🧠 3. मॉडेलची रचना (Model Architecture)¶
AI मॉडेल म्हणजे विविध गणिती तक्त्यांची जाळी (neural network). ही रचना म्हणजेच architecture ठरवते की ते मॉडेल कसे शिकणार.
- उदाहरण: CNN – प्रतिमा साठी, RNN – भाषेसाठी
🏋️♂️ 4. प्रशिक्षण (Training)¶
यामध्ये संकलित डेटा मॉडेलमध्ये "खाऊ घातला" जातो. आणि प्रत्येक उदाहरणावरून ते शिकलं जातं की योग्य उत्तर काय आहे.
- Loss function वापरून चुकांची मोजणी होते
- Backpropagation वापरून त्या चुका सुधारल्या जातात
🔍 5. मूल्यांकन (Evaluation)¶
मॉडेल किती चांगलं शिकलं आहे हे पाहण्यासाठी वेगळा "test data" वापरला जातो.
- Accuracy, Precision, Recall यांसारखे मेट्रिक्स वापरले जातात
🔄 6. सुधारणा (Fine-tuning)¶
जर काही भाग चांगला शिकलेला नाही, तर मॉडेलमध्ये फेरफार केला जातो — learning rate बदलणे, डेटा वाढवणे, इत्यादी.
🚀 7. उपयोगासाठी तयार करणे (Deployment)¶
एकदा प्रशिक्षण पूर्ण झालं की हे मॉडेल प्रत्यक्ष प्रणालीत वापरण्यास तयार होतं.
- उदाहरण: वेबसाईटवर वापरले जाणारे चॅटबॉट्स
💻 Python मधील उदाहरण (Scikit-learn वापरून सोपं मॉडेल)¶
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# डेटा लोड करा
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target)
# मॉडेल तयार करा
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# मूल्यांकन
print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))