Обсуждение:Минимизация эмпирического риска

Материал из MachineLearning.

Версия от 11:35, 22 июня 2026; Polina Khadralinova (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Работа над статьёй велась в несколько этапов с использованием модели Gemini 3.1 Pro Preview. Поскольку старая версия статьи от 2008 года устарела и потеряла форматирование, было принято решение полностью переписать её с нуля, совместив академическую строгость с понятностью для новичков.

Содержание

1 Этап 1: Проектирование и RAG-контекст
2 Этап 2: Адаптация текста и уточнения
3 Этап 3: Попытка автоматического исправления разметки
4 Этап 4: Ручная доработка

Этап 1: Проектирование и RAG-контекст

Для обеспечения максимального соответствия программе курса, в качестве контекста (Knowledge Base) модели на вход были поданы: 1. Исходный текст заготовки статьи от 2008 года на ML.ru. 2. PDF-презентация первой лекции К.В. Воронцова "Основные понятия машинного обучения".

Был сформулирован следующий первый системный промпт:

Роль: Ты — ведущий академический исследователь, эксперт на стыке машинного обучения (ML) и философии науки.

Задача: Написать глубокую и объемную статью "Минимизация эмпирического риска" (ERM) для энциклопедии MachineLearning.ru, опираясь на предоставленные материалы первой лекции и старую заготовку статьи. Формат: MediaWiki-разметка. Математику строго оборачивать в теги <tex>...</tex>. Модель: Gemini 3.1 Pro Preview. Ограничения и структура: 1. Введение: связь эмпирической индукции и парадигмы обучения по прецедентам. 2. Исторический контекст: Гаусс, Рональд Фишер, Вапник и Червоненкис. 3. Ожидаемый и эмпирический риск: прописать формулы ожидаемого риска R(a) и эмпирического Q(a, X^\ell) с функциями потерь. 4. Переобучение и регуляризация (оценка VC-размерности). 5. Основные типы функций потерь (для регрессии и классификации) и методы оптимизации (градиентный спуск, SGD).

Этап 2: Адаптация текста и уточнения

Первая генерация получилась излишне академичной и тяжелой для восприятия. Модели был отправлен второй уточняющий запрос на упрощение языка и внедрение жизненных примеров для начинающих.

Текст получился слишком сложным. Твоя задача — сделать Введение и раздел "Ожидаемый и эмпирический риск" более доступными для понимания.

1. Добавь простую, интуитивно понятную аналогию из реальной жизни (например, подготовка школьника к ЕГЭ по математике по сборникам прошлых лет), которая объясняет разницу между истинным (ожидаемым) и эмпирическим риском. 2. Сделай предложения короче, убери излишний канцелярит. 3. Сохрани всю строгую математику для профессионалов, но сопроводи её понятными текстовыми объяснениями.

Этап 3: Попытка автоматического исправления разметки

Модель частично проигнорировала правила форматирования формул MediaWiki. Был отправлен третий корректирующий промпт на расстановку тегов <tex>.

Проанализируй текст, который ты только что выдала. Ты проигнорировала правило о тегах <tex>! Из-за этого формулы отображаются на сайте как простой текст LaTeX.

Перепиши всю статью заново, выполнив требования: 1. Абсолютно все формулы, переменные (включая одиночные латинские буквы X, Y, a, w, M, h, l), индексы и математические знаки оберни в теги <tex>...</tex>. 2. Выключные формулы начни с двойного двоеточия: ::<tex>...</tex> 3. Замени все маркдаун-списки (-) на стандартные вики-звездочки (*).

Этап 4: Ручная доработка

Поскольку модель не смогла со 100% точностью расставить теги к одиночным переменным в тексте, финальная разметка была скорректирована человеком вручную:

Все пропущенные переменные и индексы (включая одиночные $X$ , $Y$ , $a$ , $w$ , $M$ ) были вручную обёрнуты в теги <tex>...</tex>.
Греческие символы $\lambda$ и $\eta$ были заменены на лекционные обозначения $\tau$ (коэффициент регуляризации) и $h$ (темп обучения) для соответствия курсу МОИИ.
Маркеры списков (дефисы) заменены на стандартные звездочки (*).
Расставлены внутренние вики-ссылки на статьи портала (викификация).
Литература оформлена по шаблонам {{книга}}.