Пожалуй, одной из основных сложностей, связанных с тем, как сделать машинное обучение действительно эффективным, заключается в том, что вам часто приходится учить машину тысячам или даже миллионам примеров.
Но что делать, если у вас нет в запасе недель или даже месяцев только лишь на это занятие? Для решения этого вопроса на помощь готова прийти компания Gamalon, небольшой стартап, обещающий возможность занести в ИИ все необходимые данные практически мгновенно.
Компания предлагает использовать разработанный ею алгоритм Bayesian Program Synthesis, с помощью которого ИИ можно будет обучить на базе всего нескольких примеров. Сам алгоритм построен на базе вероятностного кода, который позволяет заполнить пробелы в знаниях. Например, если показать ему изображения высокого стула и низкого стула, алгоритм поймет, что между двумя этими понятиями может существовать множество других размеров. Что более важно, алгоритм способен самостоятельно подстроить свои модели заложенной информации, то есть постоянного человеческого наблюдения за ним, на случай изменения тех или иных обстоятельств, не требуется.
На самом деле технология компании Gamalon уже нашла свое применение в некоторых сферах. Информационно-аналитическое агентство Bloomberg отмечает, что ИИ помогает, например, таким компаниями, как Avaya (американская компания, специализирующаяся на проектировании, разработке, развертывании и администрировании корпоративных сетей связи), исправлять и вносить дополнения к неточным данным вроде имен и адресов в течение всего нескольких минут. Однако технологию можно использовать и для распознавания изображений и других задач по машинному обучению.
Автор: Николай Хижняк