Хочу поделиться историей моего проекта — игры-бота в Telegram, основанной на вселенной Самосбора. Многие уже знают этот мрачный сеттинг, который зародился на Дваче. Если вдруг нет — вот пара ссылок для погружения: DTF или Neolurk.
Смотри, сначала собираешь датасет - это факты, которые нейросеть должна "знать". Потом берешь уже обученную модель и начинаешь ее "подкармливать" этими новыми данными. Это происходит так: показываешь модели пример входных данных и ожидаемый результат, а она пытается предсказать этот результат. Повторяешь этот процесс много раз на разных примерах из твоего датасета. Модель постепенно учится, как бы впитывая новую информацию. А потом тестируешь вопросами на основе своего датасета и если получилось плохо - меняешь датасет или параметры обучения.
А как происходит обучение нейронки под свою игру? Ну, в общих чертах.
Смотри, сначала собираешь датасет - это факты, которые нейросеть должна "знать". Потом берешь уже обученную модель и начинаешь ее "подкармливать" этими новыми данными. Это происходит так: показываешь модели пример входных данных и ожидаемый результат, а она пытается предсказать этот результат. Повторяешь этот процесс много раз на разных примерах из твоего датасета. Модель постепенно учится, как бы впитывая новую информацию. А потом тестируешь вопросами на основе своего датасета и если получилось плохо - меняешь датасет или параметры обучения.