Machine Learning Calculator v1.0

Калькулятор машинного обучения

Рассчитайте метрики модели (F1, Precision, Recall), оцените стоимость обучения на GPU, спланируйте поиск гиперпараметров, проанализируйте датасет, оцените сложность модели и настройте кросс-валидацию.

Введите значения матрицы ошибок (confusion matrix) для расчёта метрик классификации.

True Positive (TP)

False Positive (FP)

False Negative (FN)

True Negative (TN)

Матрица ошибок

Предсказано +

Предсказано −

Факт +

Факт −

Accuracy

87.50%

(TP+TN) / Total

Precision

89.47%

TP / (TP+FP)

Recall (Sensitivity)

85.00%

TP / (TP+FN)

F1-Score

87.18%

2*(P*R)/(P+R)

Specificity

90.00%

TN / (TN+FP)

NPV

85.71%

TN / (TN+FN)

MCC

0.7509

Matthews Correlation

Balanced Accuracy

87.50%

(Recall+Spec)/2

Дополнительная информация

Всего образцов: 200

Prevalence: 50.00%

FPR: 10.00%

Загрузка калькулятора машинного обучения...

Модулей расчёта

GPU

Оценка стоимости

Метрики качества

k-Fold

Кросс-валидация

Зачем нужен калькулятор машинного обучения?

Машинное обучение требует точных расчётов на каждом этапе: от оценки метрик модели до планирования бюджета на облачные GPU. Этот калькулятор помогает Data Scientists и ML-инженерам принимать обоснованные решения и оптимизировать рабочий процесс.

Метрики и оценка модели

Accuracy — не единственная метрика качества. Для несбалансированных датасетовкритически важны Precision, Recall и F1-Score. Матрица ошибок (confusion matrix) показывает полную картину: True Positive, False Positive, True Negative и False Negative. Коэффициент MCC (Matthews Correlation) — наиболее информативная одночисловая метрика.

F1 = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall)

Стоимость обучения

Обучение нейронных сетей требует мощных GPU: от NVIDIA T4 для экспериментов до кластеров H100 для крупных моделей. Стоимость зависит от типа GPU, количества карт, времени обучения и облачного провайдера. Правильная оценка бюджета позволяет оптимизировать расходы с помощью spot-инстансов, mixed precision и gradient accumulation.

Стоимость = GPU-часы × Цена/час × Кол-во GPU

Машинное обучение и AI в России

Россия — один из мировых лидеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Яндекс, Сбер, VK и другие компании развивают собственные модели и платформы. Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года предусматривает масштабные инвестиции в инфраструктуру и кадры.

ML-инженеры и Data Scientists в России используют как глобальные облачные платформы (AWS, GCP), так и отечественные решения (Yandex Cloud ML, SberCloud). Средняя зарплата ML-инженера в Москве превышает 300 000 рублей в месяц. Ведущие вузы (МФТИ, ВШЭ, ИТМО, МГУ) готовят специалистов мирового уровня.

YaC

Yandex Cloud ML

DataSphere, YandexGPT, облачные GPU (T4, V100, A100). Российский облачный провайдер с ML-платформой.

GML

GigaChat / ruGPT

Российские языковые модели от Сбера. Обучены на русскоязычных данных, доступны через API.

ODS

Open Data Science

Крупнейшее русскоязычное ML-сообщество. Курсы, митапы, соревнования, open-source проекты.

VUZ

Ведущие вузы

МФТИ, ВШЭ, ИТМО, МГУ, Сколтех — топовые программы по ML/AI с международным признанием.

Возможности калькулятора

MET

Метрики модели

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Specificity, MCC, Balanced Accuracy. Визуализация confusion matrix.

GPU

Стоимость обучения

Расчёт GPU-часов, стоимости облака (AWS, GCP, Yandex Cloud), потребления электричества и CO2.

HYP

Гиперпараметры

Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization. Сравнение стоимости и покрытия пространства поиска.

DAT

Анализ датасета

Train/Val/Test split, баланс классов, Imbalance Ratio, аугментация, стратификация, объём в памяти.

FLP

Сложность модели

Подсчёт параметров, FLOPs, размер модели (FP32/FP16/INT8), время инференса, пропускная способность.

CVL

Кросс-валидация

k-Fold CV, доверительные интервалы, стратифицированная выборка, сравнение с LOO-CV, рекомендации.

Часто задаваемые вопросы

F1-Score — гармоническое среднее Precision и Recall. Он особенно важен при несбалансированных датасетах, где Accuracy может быть обманчиво высокой. Например, если 95% образцов принадлежат одному классу, модель, предсказывающая всегда этот класс, получит 95% Accuracy, но F1 для редкого класса будет близок к 0. F1 = 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall). Для мультиклассовых задач используют macro-F1 (среднее по классам) или weighted-F1 (взвешенное по поддержке).

Стоимость зависит от типа GPU, времени обучения и провайдера. Одна NVIDIA A100 (80 ГБ) стоит $3.50–4.50/час на облаке. Обучение модели с 100M параметров на датасете из 100K образцов за 50 эпох займёт ~10–50 GPU-часов ($40–$225). Крупные модели (7B+ параметров) требуют кластеры из десятков GPU и бюджеты от $10 000 до $1 000 000+. Yandex Cloud предлагает GPU по конкурентным ценам для российских разработчиков. Экономия возможна через spot-инстансы (до 70% скидки), mixed precision (FP16) и gradient accumulation.

Grid Search перебирает все комбинации гиперпараметров — гарантированно находит лучшую из заданных, но экспоненциально растёт (5 параметров по 5 значений = 3 125 запусков). Random Search выбирает случайные точки — исследование показало, что 60 случайных запусков находят решение в top-5% так же часто, как полный перебор. Bayesian Optimization (Optuna, Hyperopt) использует модель суррогата (TPE, GP) для выбора следующей точки — наиболее эффективен для дорогих экспериментов. Рекомендация: для быстрых моделей — Grid Search, для дорогих — Bayesian Optimization.

Стандартное разбиение: 70/15/15 или 80/10/10. Для больших датасетов (>1M) достаточно 98/1/1. Train — для обучения модели, Validation — для подбора гиперпараметров и ранней остановки, Test — для финальной оценки (используется ОДИН раз). Стратифицированное разбиение (Stratified Split) обязательно при дисбалансе классов — гарантирует пропорциональное представительство каждого класса. При временных рядах — только хронологическое разбиение (без перемешивания). Утечка данных (data leakage) между split’ами — самая частая ошибка начинающих.

Количество параметров определяется архитектурой: для Transformer — ~12*L*H² (L — слои, H — hidden size) + embedding. BERT-base (12L, 768H) = 110M параметров. FLOPs forward pass ≈ 2 * параметры * длина последовательности. Размер модели: FP32 — 4 байта/параметр (110M = 440 МБ), FP16 — 2 байта (220 МБ), INT8 — 1 байт (110 МБ). Квантизация (INT8, INT4) позволяет запускать модели на менее мощных GPU с минимальной потерей качества. Время инференса на A100: ~0.5 мс для 100M параметров в FP16.

k-Fold Cross-Validation разбивает данные на k частей, обучает k моделей (каждый раз одна часть — валидация, остальные — обучение) и усредняет метрики. Стандартный выбор: k=5 или k=10. При k=5 каждый фолд содержит 20% данных, обучение идёт на 80%. Большее k → меньше bias, но больше variance и время вычислений. k=N (Leave-One-Out) — для очень малых датасетов (<100). Stratified k-Fold обязателен при дисбалансе. Repeated k-Fold (например, 5-fold x 3 повтора = 15 моделей) снижает дисперсию оценки. Доверительный интервал: mean ± z * (std / sqrt(k)).

В России доступны как глобальные, так и отечественные ML-платформы. Yandex DataSphere — облачная IDE с GPU (T4, V100, A100), встроенными ML-фреймворками и интеграцией с Yandex Cloud. SberCloud AI Cloud — платформа Сбера с GPU-кластерами и GigaChat API. VK Cloud ML Platform — MLOps-платформа с автоскейлингом. Для локальной разработки широко используются PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM. Сообщество ODS (Open Data Science) объединяет десятки тысяч ML-специалистов в России и проводит крупнейшие русскоязычные ML-соревнования.

Основные способы экономии: 1) Mixed Precision (FP16/BF16) — ускоряет обучение в 2–3 раза на Tensor Cores. 2) Gradient Accumulation — имитирует большой batch size на малом GPU. 3) Spot/Preemptible инстансы — до 70% дешевле, но могут быть прерваны. 4) Transfer Learning — дообучение предобученной модели вместо обучения с нуля. 5) Efficient architectures (EfficientNet, MobileNet). 6) Pruning и Distillation — сжатие модели после обучения. 7) Early Stopping — остановка при отсутствии улучшений на validation. 8) Data-efficient методы (few-shot, self-supervised pretraining).

Полезные ресурсы

PyT

PyTorch Documentation

Основной фреймворк для deep learning. Автодифференцирование, GPU-ускорение, экосистема (torchvision, torchaudio, HuggingFace).

SKL

scikit-learn

Библиотека для классического ML: классификация, регрессия, кластеризация, preprocessing, метрики, кросс-валидация.

Hugging Face

Хаб моделей, датасетов и пространств. Transformers, Datasets, Tokenizers, Accelerate для распределённого обучения.

Создатель

Лиана Арифметова

Миссия: Демократизировать сложные расчеты. Превратить страх перед числами в ясность и контроль. Девиз: «Любая повторяющаяся задача заслуживает своего калькулятора».

⚖️

Отказ от ответственности

Только для информационных целей. Все расчёты, результаты и данные, предоставляемые данным инструментом, носят исключительно ознакомительный и справочный характер. Они не являются профессиональной консультацией — медицинской, юридической, финансовой, инженерной или иной.

Точность результатов. Калькулятор основан на общепринятых формулах и методиках, однако фактические результаты могут отличаться в зависимости от индивидуальных условий, исходных данных и применяемых стандартов. Мы не гарантируем полноту, точность или актуальность приведённых расчётов.

Медицинские, финансовые и профессиональные решения должны приниматься исключительно на основании консультации с квалифицированными специалистами — врачом, финансовым советником, инженером или другим профессионалом в соответствующей области. Не используйте результаты данного инструмента как единственное основание для принятия важных решений.

Ограничение ответственности. Авторы и разработчики сервиса не несут никакой ответственности за прямой или косвенный ущерб, возникший в результате использования данных расчётов. Пользователь принимает на себя всю ответственность за интерпретацию и применение полученных результатов.

Калькулятор машинного обучения

Зачем нужен калькулятор машинного обучения?

Метрики и оценка модели

Стоимость обучения

Машинное обучение и AI в России

Yandex Cloud ML

GigaChat / ruGPT

Open Data Science

Ведущие вузы

Возможности калькулятора

Метрики модели

Стоимость обучения

Гиперпараметры

Анализ датасета

Сложность модели

Кросс-валидация

Часто задаваемые вопросы

Полезные ресурсы

PyTorch Documentation

scikit-learn

Hugging Face

Лиана Арифметова

Отказ от ответственности

Похожие инструменты

Калькулятор теплоизоляции (R-значение, U-значение)

Калькулятор объёмного веса (Dimensional Weight)

Калькулятор радиочастот (RF)

Калькулятор химии

Калькулятор удобрений NPK

Калькулятор компьютерного зрения: CNN, детекция, аугментация

Калькулятор отпускных

Калькулятор виноделия

Генератор мем-фактов

Калькулятор погашения долгов

Калькулятор даты родов и срока беременности

Калькулятор общественного здравоохранения: DALY, QALY, NNT и вакцинация

Калькулятор обратной диеты (Reverse Diet)

Конвертер часовых поясов

Калькулятор технического долга: объём, SQALE, рефакторинг