Почему слишком сложная ИИ-модель менее умная
25.03.2024
![Почему слишком сложная ИИ-модель менее умная Почему слишком сложная ИИ-модель менее умная](/upload/iblock/34c/chue987psqrggu9slqa9bnyn7tmotnxz/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%81%D0%B0%D0%B9%D1%82.jpg)
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.