Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Новое решение российских ученых позволит машинному обучению работать в десятки раз быстрее
Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения.
Результаты их работы были представлены на конференции NeurIPS. Большинство задач в области анализа данных сводятся к прогнозированию на основе имеющихся данных. Это может быть задача классификации, когда нужно определить принадлежность объекта к определенному классу, или регрессии, когда нужно предсказать числовое значение. В практической работе часто возникают ситуации, где количество классов или размерность регрессии может быть очень большой.
В таких ситуациях исследователи прибегают к градиентному бустингу — продвинутому алгоритму машинного обучения, который решает задачи классификации и регрессии. Он строит предсказание в виде ансамбля слабых моделей. Из нескольких слабых моделей в итоге получается одна, но эффективная.
«Работа алгоритма градиентного бустинга похожа на гольф: чтобы загнать мяч в лунĸу, гольфист ударяет клюшкой по мячу, каждый раз исходя из предыдущего удара. Перед новым ударом гольфист смотрит на расстояние между мячом и лунĸой и стремится его сократить. Бустинг строится примерно так же: каждая новая модель стремится сократить ошибку уже построенного ансамбля моделей», — поясняет один из авторов доклада, эксперт Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Леонид Иосипой.
У градиентного бустинга есть проблема — в классификации с очень большим количеством классов может потребоваться практически бесконечное время на обучение модели.
Решая задачу классификации, алгоритм не просто определяет классы, которые соответствуют каждому объекту, он определяет вероятность принадлежности каждого объекта к каждому возможному классу. Таким образом, чем больше классов, на которые делятся объекты, тем больше результатов выдает алгоритм. Как следствие, растет вычислительная сложность этого алгоритма.
«Наши исследователи разработали уникальный фреймворк, который позволяет расширить границы применимости градиентного бустинга. Новый алгоритм способен показывать лучшие результаты в целом ряде задач, где ранее применялись только нейросетевые подходы. Предложенный подход строится на сжимании данных перед самым времязатратным этапом — поиском оптимальной структуры дерева. Это решение откроет новые возможности для исследования моделей в области машинного обучения с целью совершенствования технологий с использованием искусственного интеллекта», — считает директор Лаборатории искусственного интеллекта Сбера Глеб Гусев.
Первый эпизод рассказывает об исследователе, который посещает различные планеты в поисках инопланетной жизни. Видео переведено на русский специально для пользователей Naked Science.
Американские ученые пришли к выводу, что самцы альпака проникают непосредственно в матку самок, а не только во влагалище. Это уникальный способ размножения для млекопитающих.
Преподаватель одного из американских университетов в недавнем исследовании рассказал о практике применения на своих лекциях действенного способа по снятию утомления и повышению внимания студентов. Выросшим во времена СССР предложенная методика покажется очень знакомой.
Первый эпизод рассказывает об исследователе, который посещает различные планеты в поисках инопланетной жизни. Видео переведено на русский специально для пользователей Naked Science.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Ты Достигарий, Стронций или Свершениум? Пройди тест и узнай, какой ты элемент из таблицы НейроМенделеева. Если ответишь на все семь вопросов, сможешь получить подарок лично от учёного.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Режим работы, количество трудовых часов в неделю и экономическую стабильность профессии прочно ассоциируют с благополучием человека. Количественно и качественно определить эти взаимосвязи получается редко — нужны большие выборки респондентов и длительное время наблюдений. Автор новой научной работы использовал долговременное исследование более чем семи тысяч американцев, чтобы выявить основные эффекты паттернов трудовой деятельности на психическое и физическое здоровье работающих людей.
Ученые из США и Швейцарии определили четыре ключевых механизма, задействованных в трансформации личности человека. Но ни один из них не сработает без самого главного — сильного желания измениться.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии