Nová metoda umožňuje AI učit se bez dat

Výzkumníci vysvětlili, že strojové učení vyžaduje mnoho příkladů z dat. Například do

vytvořit model AI, který vám umožní rozpoznatkoně, potřebuje analyzovat tisíce obrázků koní. V tom je technologie drahá a odlišná od lidského tréninku. Dítě často potřebuje vidět jen několik příkladů předmětu, nebo dokonce jeden, než jej dokáže rozpoznat po celý život.

Nový příspěvek naznačuje, že i modely AIlze takto trénovat - vědci tento proces nazvali „méně než jeden“ - když algoritmus rozpozná více objektů, a to navzdory skutečnosti, že množství dat, na které byl trénován, bylo malé.

Výzkumníci například cvičili umělou inteligenci, aby rozpoznávalačísla, ale nenačetli data o každém čísle do modelu, ale udělali to jako jeden obrázek, přičemž vzali v úvahu, že mnoho čísel má podobné styly. To jim umožnilo snížit objem dat z 60 tisíc snímků na 10. 

Umělá inteligence se naučila vybírat materiály pro výzkum

Vědci nyní pracujínajděte další způsoby, jak navrhnout malé syntetické datové sady, ať už je to manuální návrh nebo použití jiného algoritmu. Navzdory těmto dalším výzvám výzkumu však článek poskytuje teoretický základ pro další učení. "Naším cílem je, že bez ohledu na to, jaké datové sady máte, pravděpodobně je můžete zabalit, aby byl model efektivnější," poznamenali vědci.

V budoucnu chtějí vědci trénovat ještě silnějimodely založené na malých souborech dat. Přitom vypracují jasné pokyny pro balení dat, aby je mohli používat vědci, kteří mají i malé zkušenosti.

Přečtěte si také

Dříve měla Země a Měsíc společný magnetický štít. Zachránilo planetu před sluncem

V černých dírách mohou být vesmíry. Řekneme vám o novém objevu

Ve 3. dni nemoci většina pacientů COVID-19 ztratí čich a často trpí rýmou.