МОСКВА, 21 июля. /ТАСС/. Российские ученые разработали новую систему ИИ, которая позволяет обрабатывать большие массивы табличных данных и строить высокоточные прогнозы, что позволяет оптимизировать поставки, прогнозировать энергопотребление, классифицировать пациентов по риску заболеваний и решать многие другие задачи. Об этом сообщила пресс-служба "Яндекса".
"По результатам тестирования на 46 наборах данных, разработка российских ученых превзошла другие решения не только по занимаемому в среднем месту, но и по стабильности работы, что важно для практического применения. Благодаря способности объединять усилия нескольких подмоделей и эффективному использованию вычислительных ресурсов, система успешно конкурирует с классическими моделями градиентного бустинга, которые долгое время считались лучшим решением для табличных данных", - говорится в сообщении.
Как отмечается в сообщении, новый подход для обработки табличных данных, получивший имя TabM, был создан группой исследователей под руководством главы научно-исследовательского отдела Yandex Research Артема Бабенко. Созданная учеными система ИИ представляет собой так называемый ансамбль моделей - набор из нескольких нейросетей, каждая из которых проводит свой анализ, после чего прогноз усредняется.
Одной из ключевых особенностей этого алгоритма является то, что включенные в него нейросети, построенные на базе архитектуры многослойных перцептронов, проходят обучение одновременно и при этом пользуются значительной частью общих параметров. Подобный подход, как объясняют ученые, позволяет получать точные прогнозы и при этом тратить минимальное количество необходимых вычислительных мощностей для обучения моделей.
По словам исследователей, новый алгоритм уже успешно применяется при решении различных практических и конкурсных задач
Комментарии