Найден метод проверки качества ИИ без участия человека

Специалисты Сбера и НИУ ВШЭ разработали новую метрику под названием Persistence, которая позволяет оценивать качество моделей искусственного интеллекта без участия человека и размеченных данных. Об этом сообщили в пресс-службе банка.

Разработчики пояснили, что ранее выбор архитектуры и момента завершения обучения модели требовал либо интуитивных решений, либо затратных экспериментов с разметкой данных, что занимало много времени и ресурсов. Новая метрика анализирует внутреннюю структуру эмбеддингов и автоматически определяет наиболее эффективную конфигурацию модели или оптимальный момент остановки обучения.

По их словам, теперь нет необходимости проверять каждую модель на размеченных данных. Система сама подбирает ключевые параметры, такие как размер эмбеддинга, количество слоев и функцию потерь, а также помогает избежать переобучения.

Отмечается, что разработка российских специалистов показывает более точные результаты по сравнению с зарубежными аналогами при решении прикладных задач.

Предполагается, что внедрение метрики позволит повысить качество рекомендаций в онлайн-сервисах, улучшить работу голосовых помощников и ускорить использование ИИ в медицине. Кроме того, она упростит применение моделей без учителя в сферах, где не хватает размеченных данных.

Рекомендуем также:

1. Как запустить настоящий кабачковый конвейер: эти сорта дают первый урожай всего за один месяц
2. Садоводы массово отказываются от петуний и бархатцев: этот яркий многолетник растёт сам и выглядит эффектнее