`

Schneider Electric - Узнайте все про энергоэффективность ЦОД


СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Исследователи связали машинное обучение с теоретической психологией

0 
 

Исследователи связали машинное обучение с теоретической психологией

Группа из Калифорнийского университета в Беркли и Принстона, исследовавшая эффективность методов машинного обучения для прогнозирования человеческого поведения, предложила новый подход, рождённый на стыке ИИ и когнитивной психологии.

В статье, выложенной на сервере arXiv, презентация которой должна состояться на Международной конференции по машинному обучению, учёные представили новую концепцию, предусматривающую предварительное обучение нейронных сетей на синтетических данных, подготовленных психологами с помощью существующих теоретических моделей. Этот подход позволил также создать первый крупномасштабный массив данных, который содержит 240000 вариантов человеческих решений для 13000 проблем. Он может быть использован другими группами для тренировки их собственных моделей машинного обучения.

«Наш подход сочетает существующие научные теории поведения человека с гибкостью нейронных сетей для наилучшего прогнозирования рискованных денежных решений, принимаемых человеком», — сказал Джошуа Петерсон (Joshua Peterson), один из участников исследования.

Используя концепцию, названную ими ’cognitive model priors’, исследователи получили высококачественные результаты на двух эталонных массивах данных. Это показывает, что модель машинного обучения действительно может делать точные прогнозы принятия решений даже на небольших массивах данных (за счёт предварительной тренировки на синтетических данных, сгенерированных когнитивными моделями).

В фундаментальном смысле главное значение этой работы заключается в том, что она связывает между собой области психологии и машинного обучения. С практической точки зрения это позволит сэкономить исследователям много времени, которое обычно тратится на сбор данных для ИИ-моделей прогнозирования человеческого поведения.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT