Как обучается нейросеть: от данных и ошибок — к точным ответам

Нейросеть обучается не «магией» и не «интуицией». Она подбирает параметры так, чтобы на примерах из данных как можно реже ошибаться. Для этого сеть много раз делает прогноз, сравнивает его с правильным ответом, считает ошибку и корректирует веса. Этот процесс и называют обучением. В этом тексте разложено по шагам, как именно происходит обучение нейросети, какие данные нужны, почему сеть ошибается и как эти ошибки превращаются в улучшения — точно, последовательно и понятным образом.

На практике разбираться в обучении полезно даже тем, кто не пишет код. Например, когда компания внедряет AI-агента, важно понимать, почему он «плывёт» на новых диалогах, откуда берутся ограничения и какие признаки показывают, что дело не в «плохом ИИ», а в данных, настройках и методике. На примере Афина как раз показан прикладной подход: AI-агенты подключаются к каналам коммуникации и помогают автоматизировать диалоги и квалификацию лидов, но качество ответа всё равно лежит на основе данных, контекста и правил.

Опубликовано:26 января 2026

Обновлено:26 января 2026

Время чтения:15 мин

Быстрый пересказ статьи в ИИ

Получите краткий пересказ этой статьи через популярные ИИ-сервисы.

Perplexity

ChatGPT

Grok

Yandex

Claude

Google AI

Что значит «нейросеть обучается»

Обучение нейросети — это настройка её внутренних параметров (весов), чтобы она лучше решала задачу: распознавание лиц на фото, классификацию текстов, прогнозирование спроса или ответы в чате. На выходе цель одна — повысить точность и сделать поведение модели более стабильным в разных ситуациях.

Важно уточнить один момент. Нейросеть не понимает «смысл» так, как человек. Она учится находить статистические закономерности в данных. Поэтому качество обучения зависит от того, какие данные поданы на входной слой, какие цели заданий определены заранее, какие варианты ответов допустимы, и как считается оценка ошибок.

Если смотреть на внедрение AI в бизнес, это особенно заметно. Когда подключают AI-агента к мессенджерам и сайту, как это описано у Афина ИИ, успех зависит от того, какие вопросы задают клиенты сейчас, какие ответы допустимы и как система обрабатывает контекст. Даже самая мощная модель может давать слабый результат, если ей не хватает корректных примеров, если есть скрытые противоречия в базе знаний или если входной поток сообщений слишком шумный.

Какие данные нужны, чтобы обучить нейросеть

Данные — это топливо обучения. Но «данные» не равно «много данных». Нужны данные релевантные и чистые. Иначе сеть быстро научится воспроизводить ошибки, допущенные в разметке, а затем будет уверенно ошибаться в настоящем.

В реальности чаще всего используют три набора:

• обучающая выборка — на ней сеть учится;
• валидационная — на ней проверяют, становится ли сеть лучше со временем, и вовремя останавливают обучение;
• тестовая — финальная проверка, которую лучше не трогать до конца.

Качество данных определяется тем, насколько они похожи на то, что будет «в жизни». Если обучить сеть на идеальных, стерильных примерах, а потом дать ей реальные шумные данные, точность снизится. Это часто проявляется в задачах обработки языка: в реальных чатах есть опечатки, сленг, комментарии, уточнения, смешанные темы.

Именно поэтому в сценариях, где AI-агент общается с клиентами, важна не только модель, но и подготовка базы знаний и примеров. У Афина ИИ акцент на прикладной автоматизации диалогов, где качество общения напрямую связано с тем, насколько подробно описаны продукты, условия и ответы на типовые запросы — это не «красота текста», а программный ресурс для системы.

Из чего состоит нейросеть и что такое параметры

Нейросеть можно представить как систему слоёв. На вход поступают данные, внутри они преобразуются, на выходной слой приходит прогноз.

Главное, что «учится», — это параметры. В простейшем виде это веса связей между нейронами. На старте веса случайные. Затем обучение постепенно подбирает их так, чтобы сеть чаще выдавала верно распознанный класс, более точные значения регрессии или более уместный следующий токен.

В современном ИИ параметры могут быть огромными по количеству. У больших языковых моделей их сотни миллиардов и больше, и это уже не уровень «одна программа», а целая вычислительных инфраструктура, где важны скорость операций, стратегия хранения данных и оптимального использования ресурсов. Google прямо отмечает, что трансформеры могут содержать сотни миллиардов или даже триллионы параметров, а модели с большим числом параметров зачастую становятся сильнее.

Прямой проход: как сеть делает прогноз

Сначала сеть делает «прямой проход» (forward pass). Это просто вычисление результата при текущих весах. По сути, это этапа, на котором модель «пытается» ответить: что на картинке, какое слово дальше, какой класс подходит.

Пример. Если задача — классификация писем «спам / не спам», сеть получает текст, преобразует его во внутреннее представление и выдаёт вероятность спама. Если вероятность выше порога, письмо считается спамом.

В прикладных AI-агентах принцип похожий: входом становится сообщение пользователя, а выходом — следующий ответ. На витрине продукта у Афина ИИ видно, что агент отвечает в разных каналах и старается вести диалог так, чтобы не терялись заявки, а лид доходил до менеджера в CRM. Это тоже «прогнозирование следующего шага», просто в прикладной упаковке бизнес-процесса: сеть генерирует реплику, а система дополнительно контролирует форму, тон и ограничения.

Функция потерь: как сеть понимает, что ошиблась

После прогноза нужно понять, насколько он плохой. Для этого используют функцию потерь. Потеря — число, которое показывает ошибку модели. Чем меньше, тем лучше.

Для задач классификации очень часто используют перекрёстную энтропию (cross-entropy). Она измеряет разницу между тем, что модель «думает» (её вероятности), и тем, что является правильным ответом. В обзоре Weights & Biases подчёркивается, что перекрёстная энтропия — одна из наиболее распространённых функций потерь для обучения нейронных сетей, и приводятся формулы для бинарного и многоклассового случая.

Важно: функция потерь — это «руль». Если выбрать неправильную функцию потерь, сеть может оптимизировать не то, что вам нужно. В итоге формально метрика улучшится, однако прикладной результат будет хуже: например, на поиске по базе знаний ответы станут «правильнее по цифрам», но менее полезными человеку.

Обратное распространение ошибки: как сеть «учится на ошибках»

Когда ошибка посчитана, сеть должна понять, какие веса надо изменить и в какую сторону. Здесь появляется обратное распространение ошибки (backpropagation).

Смысл простой: ошибка на выходе «раскладывается» назад по слоям, и для каждого параметра вычисляется, как сильно он повлиял на ошибку. Затем веса корректируются так, чтобы ошибка уменьшалась. Это и есть ключевой механизм, который позволяет сети учиться, не перебирая варианты вручную.

В материале Яндекс Учебника про метод обратного распространения ошибки объясняется, что обучение нейросети включает прямой проход, обратный проход и обновление параметров, а градиенты помогают понять направление изменения параметров.

Оптимизация: как меняются веса и почему важен learning rate

После того как вычислены градиенты, нужен алгоритм, который обновит веса. Обычно это семейство методов градиентного спуска. На практике это выглядит как серия маленьких «шагов», которые постепенно ведут модель к лучшему решению.

Ключевой параметр здесь — learning rate (шаг обучения). Если шаг слишком большой, сеть может «скакать» и не сходиться. Если слишком маленький — обучение будет идти медленно или застрянет.

На практике используют разные оптимизаторы и техники стабилизации. В Яндекс Учебнике в разделе про тонкости обучения отдельно упоминаются dropout (2014) и batch normalization (2015) как важные техники, которые заметно повлияли на развитие нейросетей и ускоряет обучение за счёт стабилизации распределений.

Виды обучения: с учителем, без учителя, с подкреплением

Нейросети учатся по-разному. Коротко разница такая:

• Обучение с учителем. Есть правильные ответы. Пример: «на фото кошка / собака».
• Обучение без учителя. Правильных ответов нет, сеть ищет структуру в данных. Пример: кластеризация клиентов по поведению.
• Обучение с подкреплением. Есть награда за действия. Пример: агент учится играть в игру и получает очки за выигрыш.

В бизнес-задачах чаще встречается обучение с учителем и тонкая настройка уже готовых моделей. В случае диалоговых AI-агентов ценность часто не в том, чтобы обучать модель «с нуля», а в том, чтобы правильно задать контекст, знания и правила ответа. У Афина ИИ показана идея готовых AI-специалистов под задачи отделов, где результат зависит от настроек и внедрения, а не только от «чистой математики».

Почему нейросети переобучаются и как с этим борются

Переобучение — ситуация, когда сеть отлично запомнила обучающие данные, но плохо работает на новых. Это особенно опасно, когда данные маленькие, однотипные или меняются со временем: сегодня запросы одни, а через год — другие.

Есть несколько известных способов снизить переобучение:

• добавлять шум и разнообразие в данные;
• ограничивать сложность модели;
• применять регуляризацию (вроде dropout);
• контролировать обучение по валидации, чтобы вовремя остановить процесс;
• следить за тем, чтобы входной поток данных в будущем был похож на обучающий.

В «тонкостях обучения» Яндекс Учебник описывает роль dropout и batch normalization и то, как такие техники повышают устойчивость обучения.

Как обучаются большие языковые модели и трансформеры

Большие языковые модели (LLM) — это нейросети, которые предсказывают токены и используют архитектуру Transformer. Google объясняет, что ключевая идея трансформера — self-attention: механизм, который оценивает, насколько разные слова важны друг для друга в контексте.

В обучении LLM часто используется подход с «маскированными предсказаниями»: часть токенов скрывают, а модель учится их восстанавливать. И снова всё сводится к тому же циклу: прогноз → функция потерь → backpropagation → обновление параметров.

Для практического применения в виде AI-агента это означает простую вещь: модель хорошо работает там, где у неё достаточно контекста и данных, и хуже там, где данные редкие или противоречивые. Поэтому внедрение таких решений, как Афина ИИ, всегда включает работу с контентом, сценариями, диагностикой качества и управлением ожиданиями: что модель способен сделать самостоятельно, а где потребуется человек.

Практические примеры: как выглядит обучение на задачах

Пример 1. Классификация изображений

Задача: отличать кошку от собаки. Данные: тысячи изображений с правильными метками. Потеря: перекрёстная энтропия. Смысл обучения: сеть подбирает веса так, чтобы вероятность правильного класса росла, а точность на новых картинке оставалась высокой.

Пример 2. Прогноз спроса

Задача: предсказать спрос на следующую неделю. Данные: продажи, сезонность, акции, праздники. Потеря: например, средняя абсолютная ошибка. Риск: сеть может переобучиться на предыдущего периода «аномалии» и начать ошибаться на обычных данных. Здесь важно не только обучить модель, но и построить правильную схему контроля.

Пример 3. Диалоговый агент

Задача: отвечать клиенту и доводить до целевого действия. Данные: база знаний, правила, история диалогов, сценарии. Критерий качества: не только «правильность», но и полезность, корректность, соблюдение политики компании, а ещё способность удерживать общую логику разговора.

На кейс-странице Афина ИИ описан сценарий, где агент подключён к мессенджерам, отвечает мгновенно, квалифицирует лиды и передаёт информацию в CRM. Это хороший пример того, что «обучение» в прикладном смысле включает ещё и настройку процесса: где агент берёт информацию, какие вопросы задаёт, что делает при сложных запросах, и как формируется выводы для менеджера.

Что обычно настраивают при обучении

Для задач, где AI-агент общается с людьми, особенно критичны первые два пункта: качество базы знаний и корректность критериев «хорошего ответа», иначе даже при высокой точности модель будет раздражать пользователя.

Полезные советы и рекомендации

• Если нужно быстро понять, почему модель ведёт себя странно, начните с данных: посмотрите, что реально подаётся на вход, и совпадает ли это с тем, на чём модель училась.
• Для задач обработки текста полезно собрать небольшой «словарь кейсов»: типовые запросы, редкие формулировки, ошибки пользователей. Это помогает улучшить устойчивость.
• Если вы внедряете боты или AI-агента в продукт, зафиксируйте, какие задачи он решает, а какие невозможно поручить ему без человека. Иначе ожидания разъедутся с реальностью.
• В проектах, где важно не потерять обращение, полезно заранее продумать контакты: что агент собирает, в какой форме, куда отправить и как затем передать менеджеру. Это часть стратегии внедрения.
• Если команда маленькая, не обязательно сразу нанимать ML-исследователя. Часто достаточно грамотного разработчика, который настроит интеграции и правила, а дальше — спокойно улучшать контент и логику. У Афина ИИ как раз показан подход «без длительных интеграций» как часть ценности продукта.

Важно помнить

Нейросеть не становится «умнее» сама по себе. Если данные плохие, противоречивые или не похожи на реальность, обучение закрепит эти ошибки. Поэтому улучшение качества почти всегда начинается с данных, а не с «магических настроек».

И ещё. В любой модели есть ограничения: она может быть сильной в одной области и слабой в другой. Это нормальная зависимость от данных, архитектуры и цели обучения. Поэтому перед тем как «делать нейросеть», стоит понять: какая задача, какой тип данных, какие оценки качества, и какой результат считается оптимального уровня.

Обучение нейросети редко заканчивается на фразе «мы обучили модель». В реальных продуктах важнее жизненный цикл: сбор новых данных, контроль качества, обновление базы знаний, корректировка сценариев. Если речь о диалоговом AI-агенте, то «обучение» часто выглядит как улучшение контента и правил, чтобы агент отвечал устойчиво и полезно, а не просто «красиво говорил». Именно так и стоит подходить к внедрению решений уровня Афина ИИ: как к системе, которую развивают, а не к одной кнопке «включить искусственный интеллект».

Часто задаваемые вопросы

Итоги

Обучение нейросети — это процесс, в котором модель на данных учится уменьшать ошибку: делает прогноз, считает функцию потерь, через обратное распространение ошибки вычисляет, как менять параметры, и обновляет веса. Чтобы нейросеть работала стабильно, важны данные, корректная постановка цели и контроль переобучения.

Если смотреть на применение в бизнесе, то понимание принципов обучения помогает трезво оценивать ожидания от AI-агентов. Решения вроде Афина ИИ показывают, как нейросети используются в реальной коммуникации: отвечают 24/7, помогают не терять запросы и доводить до целевого действия, но итоговое качество всегда определяется данными, контекстом, правилами и тем, как именно выстроена разработка и внедрение. Читайте кейсы и примеры на сайте, чтобы увидеть варианты использования и понять, что именно лежит в основе результата.

Об авторе

Аскар Булегенов

Основатель сервиса Афина ИИ

Наша команда состоит из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта, машинного обучения и корпоративной автоматизации. Мы помогаем компаниям интегрировать ИИ-агентов и достигать измеримых бизнес-результатов.

askar@athenachat.aihttps://ru.athenachat.ai/