ВІЗУАЛЬНА СИСТЕМА НАЛАШТУВАННЯ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ДАНИХ

Анотація

У статті представлено розробку візуальної системи для проєктування та налаштування алгоритмів машинного навчання та даних, спрямовану на зменшення складності створення моделей глибокого навчання. Незважаючи на стрімкий розвиток штучного інтелекту та нейронних мереж упродовж останніх десятиліть, процес побудови та конфігурації моделей залишався доступним переважно лише для спеціалістів із ґрунтовними знаннями програмування. Дослідження вирішує цю проблему шляхом створення програмного забезпечення з відкритим кодом Learn2Learn, яке завдяки графічному інтерфейсу дозволяє користувачам створювати, налаштовувати та навчати моделі глибокого навчання практично без написання коду.

Робота підкреслює практичну значущість інтеграції графічних інтерфейсів користувача (GUI) у процеси машинного навчання. Це відкриває можливості для ширшої аудиторії – дослідників, викладачів і початківців – взаємодіяти з нейронними мережами більш інтуїтивно. Система структурована навколо ключових етапів машинного навчання: завантаження та передобробка даних, побудова архітектури моделей, вибір функцій втрат і алгоритмів оптимізації, а також моніторинг процесу навчання через візуалізацію метрик. На відміну від більшості існуючих інструментів, Learn2Learn підтримує інтеграцію користувацьких dataloader’ів і шарів нейронних мереж, що забезпечує гнучкість, співмірну з традиційним програмуванням, водночас значно знижуючи поріг входу.

У статті детально розглянуто реалізовані функціональні можливості: візуальне проєктування моделей за допомогою drag-and-drop, інтерактивне налаштування параметрів, відображення повідомлень про помилки у зручному форматі та інтегровані підказки щодо вибору архітектурних рішень. Система підтримує різні типи даних – зображення, текстові та числові дані – і забезпечує їхню передобробку завдяки аугментації. Використання PyTorch як обчислювальної основи та PyQt6 для створення інтерфейсу дозволило поєднати простоту використання та технічну строгість.

Порівняльний аналіз з аналогічними візуальними інструментами засвідчив переваги Learn2Learn у гнучкості, розширюваності та зручності відлагодження моделей. Особлива увага приділяється освітній складовій: система не лише спрощує налаштування моделей, але й допомагає інтерпретувати результати навчання. У висновках зазначається, що створений прототип суттєво знижує бар’єри для входу у сферу глибокого навчання, об’єднуючи доступність графічних інтерфейсів із можливостями традиційного програмування. Перспективи подальших досліджень полягають у розширенні функціоналу, додаванні стандартних датасетів, попередньо навчених моделей і підтримки розподіленого навчання.