812
Нейромережа від MIT замінить дата-аналітиків
— Технології&Авто
Нова автоматизована система від вчених з МТІ працює в 100 разів швидше від живих аналітиків. Її розробники кажуть, що аналіз даних вже показав свою практичну важливість, а зробити його ще ефективнішим може тільки автоматизація і машинне навчання, пише MIT News.
Сьогоднішній аналіз даних допомагає розв’язувати низку проблем. З ним магазини можуть дізнатися, коли і які програми лояльності найефективніше застосовувати. Банки здатні відстежити підозрілі транзакції в автоматичному режимі. А деканати університетів можуть отримати картину того, скільки студентів, імовірно, не дотягнуть до наступного семестру. Це ефективний інструмент, але на кожному етапі його роботи потрібна людина. Саме вона вибирає кращий, на його думку, алгоритм для конкретної ситуації, а потім мучиться питанням: «А що, якби я використовував інший алгоритм? Може, завдання вдолося б розв’язати простіше й ефективніше?».
Зокрема для боротьби з муками вибору команда з МТІ розробила ШІ-систему Auto-Tuned Models (ATM). Вона сама вибирає найкращий метод з десятків можливих. Система не завжди працює краще від людини. Щоб порівняти ATM з людьми, дослідники протестували систему проти живих користувачів на платформі openml.org. ATM проаналізувала 47 наборів даних з платформи і змогла скласти розв’язання, що перевершує людське в 30% випадків. У решті вона працювала або не гірше, або незначно відстаючи від людини. Але це, якщо говорити про якість. За швидкістю людина вже не може зрівнятися з нею. Із завданнями, на які у людини пішло б 100 днів, ШІ справлявся за добу.
Система паралельно порівнює сотні і навіть тисячі різних моделей, використовуючи хмарні обчислення. Вона оцінює кожну з моделей, поступово віддаючи найперспективнішим більше обчислювальних потужностей, а неефективні залишаючи за бортом. У підсумку виявляються кращі і гірші. Але вчені кажуть, що ШІ не просто сліпо видає якийсь алгоритм, він надає розподіл, що вийшов під час тесту. З ним вчені можуть порівняти кожен конкретний алгоритм, визначити витрати, необхідні для нього і більш раціонально підійти до вибору. В результаті проблема «А що, коли?» стає не такою глобальною.
За матеріалами: hightech.fm
Поділитися новиною
