Z-новости
Ученые из России в десятки раз ускорили работу популярной формы машинного обучения
28.06.2023
ТАСС, 28 июня. Исследователи из НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка в десятки раз ускорили работу градиентного бустинга - одного из самых эффективных и популярных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Об этом в среду сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.
"Работа алгоритма градиентного бустинга похожа на гольф: чтобы загнать мяч в лунку, гольфист ударяет клюшкой по мячу, каждый раз исходя из предыдущего удара. Перед новым ударом гольфист смотрит на расстояние между мячом и лункой и стремится его сократить. Алгоритм строится примерно так же: каждая новая модель стремится сократить ошибку уже построенного ансамбля моделей", - поясняет эксперт Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Леонид Иосипой, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Как отмечается в сообщении, исследователи смогли в десятки раз сократить время, которое алгоритм градиентного бустинга тратит на приближение к правильному ответу на решаемую задачу. Для этого ученые разработали подход, позволяющий сжимать данные перед запуском самого длительного этапа работы алгоритма. Этот этап определяет оптимальную структуру так называемого дерева решений, которое используется для поиска ответа.
