Почему слишком сложная ИИ-модель менее умная

25.03.2024

Если программу, создаваемую с помощью различных признаков или наборов информации, перегрузить лишними данными, она может стать неэффективной и плохо обучаемой. Об этом рассказал преподаватель Учебного центра РДТЕХ Антон Зубоченко. Эксперт знает, как выбирать правильные фичи для построения корректной модели машинного обучения.

Зачем это нужно? Для многих практических вещей – предсказания курса акций, выявления спама в письмах, совершенствования рекомендаций в онлайн-видео и многого другого. Задачей сбора данных, кстати, занимается система reCAPTCHA, которая предоставляет пользователям интернета изображения для распознавания, после чего передает результаты Google.

За хорошими наборами данных в Сети идет большая охота. Крупные компании могут раскрывать алгоритмы, но редко делятся ценными дата-сетами. Вам интересно, почему? Узнайте об этом в Академии искусственного интеллекта УЦ РДТЕХ.