Nova metoda omogućuje AI-u učenje bez podataka

Istraživači su objasnili da strojno učenje zahtijeva mnogo primjera iz podataka.Na primjer, kako bi

izradite AI model koji vam omogućuje prepoznavanjekonja, ona treba analizirati tisuće slika konja. To je ono što tehnologiju čini skupom i razlikuje se od ljudske obuke. Dijete često treba vidjeti samo nekoliko primjera predmeta, ili čak jedan, prije nego što ga može prepoznati tijekom svog života.

Novi članak sugerira da se koriste i AI modelimože se trenirati na ovaj način - znanstvenici su taj proces nazvali "manje od jednog" - kada algoritam prepoznaje više objekata, unatoč činjenici da je količina podataka na kojima je obučen bila mala.

Na primjer, istraživači su uvježbali AI da prepoznabrojeva, ali nisu učitavali podatke o svakom broju u model, već su to radili kao jednu sliku, vodeći računa da mnogi brojevi imaju slične stilove. To im je omogućilo da smanje količinu podataka sa 60 tisuća slika na 10. 

AI je naučila odabrati materijale za istraživanje

Istraživači sada rade na tomepronađite druge načine za dizajn malih sintetičkih skupova podataka, bilo da se radi o ručnom dizajniranju ili korištenju drugog algoritma. Međutim, usprkos tim dodatnim istraživačkim izazovima, članak pruža teorijsku osnovu za daljnje učenje. "Naše je rješenje da, bez obzira koje skupove podataka imate, vjerojatno ih možete spakirati kako bi model bio učinkovitiji", primijetili su znanstvenici.

U budućnosti istraživači žele trenirati čak i moćnijemodeli temeljeni na malim skupovima podataka. Pritom će izraditi jasne upute za podatke o pakiranju kako bi ih znanstvenici s čak malo iskustva mogli koristiti.

Pročitajte i

Prije su Zemlja i Mjesec imali zajednički magnetski štit. Spasio je planet od sunca

U crnim rupama mogu postojati svemiri. Govorimo vam o novom otkriću

Na 3. dan bolesti, većina bolesnika s COVID-19 gubi smrad i često pate od curenja iz nosa