Машинное обучение стало быстрее

В России исследователи НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка ускорили работу градиентного бустинга — одного из самых эффективных и популярных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу НИУ ВШЭ.

«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», — сообщает источник.

Ранее учёным приходилось использовать только нейросетевые подходы для решения подобных задач. Новый алгоритм лишён этого недостатка. В некоторых задачах он превосходит аналоги в скорости работы примерно в 40 раз.