Исследователи Института искусственного интеллекта AIRI предложили способ оптимизировать нейросети без потери качества. В основе метода — решение математической задачи, которая предполагает восстановление больших таблиц данных (матриц) по ключевым строкам и столбцам.
Эта гипотеза была сформулирована академиком Евгением Тыртышниковым около 30 лет назад. Прежде она была доказана только для матриц 2×4. Новое достижение расширяет область применения подхода, распространяя его на таблицы с неограниченным числом строк.
«На первый взгляд, речь идет о сугубо абстрактной задаче. Однако современный мир переживает взрывной рост объемов обработки данных. Полученный результат показывает, что для широкого класса задач можно подбирать данные надежнее и дешевле, чем считалось ранее», — сообщил «Известиям» старший научный сотрудник Института AIRI Михаил Паутов.
Применение найденного принципа даст возможность повысить эффективность систем машинного обучения, включая чат-боты, рекомендательные сервисы и поисковики. Также благодаря новому подходу можно создавать компактные нейросети (переводчики, ИИ-помощники и т. д.), которые будут работать автономно — без доступа к удаленным облачным сервисам.
Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»:
В краткие строки: чат-ботов и роботов научат работать без интернета