Обнаружен метод, который улучшает возможности ИИ в решении сложных задач.

Этот новый подход обеспечит лучшее выполнение искусственным интеллектом сложных задач в условиях, подверженных изменениям. Разработка не только ускорит процесс обучения, но и повысит эффективность ИИ в самых разных областях, начиная от управления транспортом и заканчивая медицинской аналитикой.

Разработчики отмечают, что модели, основанные на методах обучения с подкреплением, часто оказываются неэффективными при небольших изменениях в задачах, к которым они были подготовлены.

В рамках исследования был создан алгоритм, который получил название MBTL (Model-Based Transfer Learning). Этот алгоритм мудро выбирает наиболее подходящие задачи для обучения, что позволяет ИИ успешно справляться со всем набором задач.

Исследования продемонстрировали, что MBTL в 5–50 раз превосходит традиционные методы, достигая схожих результатов, обучаясь при этом на меньшем объеме данных. Это открывает новые возможности для снижения затрат на вычисления и ресурсы, что в свою очередь содействует внедрению технологии в реальные системы, требующие гибких решений.

Источник: @NewHiTech9