В РФ создали ИИ-алгоритм для работы с малыми наборами данных

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Юлия Майорова

Метод подходит для решения задач, где получение информации затруднено или она фрагментарна. Например, при обработке персональных данных, материалов с других планет или со дна мирового океана.

Как пояснили ученые, новый алгоритм действует как детектив, который расследует преступление на основе отдельных улик. Он задает вопросы и строит логические цепочки, выявляя скрытые связи. Улучшение, которое внесли специалисты, — в способе оценки уникальности данных.

«Обычно расширение выборки желательно и полезно для повышения точности модели. Однако в случае с редкими сведениями добавление в набор новой информации нужно тщательно взвешивать, поскольку даже единичное измерение, может привести к разбалансировке модели. Решение о том, следует ли их включать в систему, принимается путем дополнительной экспертной оценки», — сообщила профессор кафедры прикладной математики и информатики КНИТУ-КАИ Светлана Новикова.

Она рассказала, что для этих целей, вычислительная модель, распределяя информацию по классам, использует сразу множество признаков, которым присвоены разные «веса». Если нужный «вес» не набирается — это значит, что «новичок» выбивается из занесенных в память модели шаблонов. Тогда данные признаются уникальными и на их основе формируется новый шаблон.

По словам специалиста, преимущества метода — в том, что он дает возможность проследить процесс принятия ИИ решений. Это важно для повышения доверия к таким системам.

Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий».