Tinkoff Research разработал алгоритм обучения ИИ, обеспечивающий вчетверо более быструю работу, чем у аналогов
Tinkoff Research создал алгоритм обучения искусственного интеллекта, который обеспечивает вчетверо более высокую скорость работы, чем аналогичные алгоритмы.
В результате многолетних исследований команда Tinkoff Research разработала новый прорывной алгоритм обучения искусственного интеллекта (ИИ), который обеспечивает невероятную скорость выполнения задач. Специалисты Tinkoff Research смогли значительно улучшить обучение ИИ, сократив время работы вчетверо по сравнению с существующими аналогами.
Эксперты выделили четыре элемента, которые считались второстепенными и не подвергались детальному анализу. Ими стали: глубина нейронной сети, регуляризация акторов и клитик, увеличение эффективных горизонтов планирования и использование нормализации слоев.
Новый алгоритм обучения разработан с использованием передовых технологий и методов машинного обучения. Он полностью оптимизирован для работы с широким спектром задач, позволяя существенно повысить эффективность и точность работы искусственного интеллекта в различных областях.
Ученые интегрировали эти компоненты в алгоритм-предшественник BRAC 2019 и изучили каждый из них, варьируя их по очереди. Результаты показали, что правильная комбинация этих компонентов дала наилучшую производительность среди тех, что соответствовали старому подходу. Модифицированный алгоритм получил название ReBRAC.
По мнению Tinkoff Research, эта разработка поможет преодолеть разрыв между странами, поскольку более эффективные алгоритмы требуют меньше вычислительных ресурсов.
Применение этого алгоритма обучения ИИ открывает потрясающие перспективы для различных сфер. Он может быть использован в финансовых учреждениях для предсказания рыночной динамики, в медицине для диагностики и лечения различных заболеваний, в транспортной отрасли для оптимизации движения и управления трафиком, а также во многих других областях.
Уникальное преимущество нового алгоритма заключается в его высокой производительности и эффективности. Сокращение времени работы вчетверо позволяет значительно ускорить процессы, связанные с обучением искусственного интеллекта, что в свою очередь приводит к сокращению времени разработки и повышению производительности систем на его основе.
Страны с ограниченными вычислительными мощностями смогут создавать и развивать передовые технологии и адаптировать ИИ к конкретным приложениям, экономя значительные средства на дорогостоящих экспериментах с ИИ.
Агенство Цифровых Решений - Go495.ru