-
Как шум в данных помогает улучшить обучение нейросетей
Искусственный интеллект и особенно нейронные сети всё чаще становятся центральной технологией современной цифровой эпохи. Они управляют рекомендациями на платформах, распознают речь, переводят тексты и анализируют медицинские снимки. Однако за каждой успешной моделью стоит огромный объём данных, а также многочисленные методы, позволяющие сделать обучение более эффективным. Один из таких методов — добавление шума в данные, на…
-
Как распознать переобучение в физической модели
Современные физические модели, основанные на вычислительном моделировании, машинном обучении и численных методах, становятся все более сложными и точными. Однако даже самые продвинутые модели подвержены риску переобучения — ситуации, когда алгоритм или расчетная схема начинает идеально воспроизводить уже известные данные, но теряет способность адекватно предсказывать новые. Для прикладных наук это особенно критично: ошибка в прогнозе поведения…
-
Почему модели компьютерного зрения ошибаются на реальных фото
Компьютерное зрение — одно из самых впечатляющих направлений искусственного интеллекта. Нейросети научились распознавать лица, диагностировать заболевания по снимкам и даже управлять автомобилями без участия человека. Однако при всей своей мощности такие модели нередко дают сбой, когда сталкиваются с реальными изображениями, отличающимися от тех, на которых они обучались. Почему так происходит, если точность на тестовых выборках…