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.
Telegram 
Дзен 
VK В России существуют тысячи рабочих мест с вредными и опасными условиями труда. На шахтах, металлургических заводах, в авиастроении люди годами находятся в условиях сильного шума, вибрации, запыленности и контакта с химикатами, что наносит серьезный ущерб здоровью. Однако существующие методы оценки рисков оказываются неэффективными для прогнозирования заболеваний, поскольку работают с усредненными показателями группы, а обязательные медосмотры определяют уже наступившую болезнь. Такая система лечит последствия, но не предотвращает причину. Ученые Пермского Политеха, управления Роспотребнадзора и ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения разработали программу, которая прогнозирует индивидуальные профессиональные риски здоровью для каждого конкретного работника с точностью 89%.
Склонность искусственного интеллекта к галлюцинациям исследовал научный сотрудник Лаборатории критической теории культуры НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Растям Алиев. В статье «Алгоритмическая шизофрения: метасимуляционная трансформация реальности в цифровую эпоху» ученый проводит параллель между «галлюцинациями» больших языковых моделей — их склонностью генерировать вымышленные факты — и симптомами психических заболеваний.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Экологическое состояние морей, омывающих развитые и развивающиеся страны, — давняя проблема, о которой говорят ученые. Авторы нового исследования выявили в Средиземном море пещеры с рекордным количеством мусора.
Исследователи доказали, что влияние больших сделок на рынок описывается квадратичной зависимостью. Основой для анализа стали данные Токийской биржи.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно