-
Почему важно правильно нормировать входные данные
В современном мире искусственного интеллекта и машинного обучения именно данные играют решающую роль. Даже самая сложная нейросеть не сможет показать хорошие результаты, если подаваемая ей информация не подготовлена должным образом. Одним из ключевых этапов этой подготовки является нормализация входных данных — процесс приведения значений признаков к единому масштабу. На первый взгляд это может показаться технической…
-
Проблема забывания в нейросетях: как сохранить знания модели
Когда человек осваивает новый навык, он обычно не теряет старые — наоборот, интегрирует их в общий опыт. Искусственные нейросети ведут себя иначе. При обучении новым задачам они склонны «забывать» то, чему были обучены раньше. Это явление известно как катастрофическое забывание (catastrophic forgetting) и является одной из самых острых проблем в современной нейроинформатике. Для создания по-настоящему…
-
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…