Новая технология значительно ускорит время обучения нейросетей
Инженеры канадского Университета Ватерлоо нашли оригинальный метод работы с искусственным интеллектом, который значительно сокращает сроки его обучения новым моделям.
Согласно описанию метода, ИИ-модели будет достаточно одноразового обучения для дальнейшего распознавания заданных предметов, сообщает Technology Review. Оригинальный способ под рабочим названием "меньше одного" исследователи представили на примере рукописных цифр. Раньше компьютеру нужно было до 60 000 обучающих изображений, однако на этот раз ему предоставили одну сводную картинку, в которой "смешали" множество вариантов написания со специальными пометками.
Интересно AI-приложение Amica упростит развод в Австралии
Как работает новый метод
Если взять, например, цифру 3, она выглядит как цифра 8, но не как цифра 7. Мягкие ярлыки пытаются уловить эти общие функции. Поэтому вместо того, чтобы сказать машине: "Это изображение – цифра 3", мы говорим, что это изображение на 60% цифра 3, на 30% цифра 8 и на 10% цифра 0,
– пояснил один из авторов проекта.
Чтобы доказать, что у метода нет ограничений в категориях, исследователи протестировали алгоритм на модели kNN, которая классифицирует объекты по соседним признакам с использованием графического подхода. Хотя результаты оказались положительными, с разработкой более сложных алгоритмов задача значительно усложняется.
Теперь команда исследователей работает над упрощением способа создания крошечных синтетических наборов данных. В перспективе это поможет значительно ускорить обучение ИИ во всех областях его применения.