Пермские исследователи установили, что увеличение данных не всегда улучшает ИИ

Увеличение объема информации для нейросетей не всегда приводит к более точным результатам. К такому выводу пришли специалисты Пермского государственного национального исследовательского университета, изучая применение искусственного интеллекта в медицине. Об этом рассказывает Togliatti24.

Исследователи проанализировали связь между объемом исходных данных и точностью работы медицинских нейросетевых моделей. Выяснилось, что расширение набора информации не всегда приводит к ожидаемому улучшению, и в некоторых случаях результаты даже ухудшались.

Полученные данные показывают, что увеличение количества информации не гарантирует повышения качества ответов системы. В исследованных ситуациях связь между размером исходной информации и точностью оказалась неоднозначной. Это касается конкретных примеров, изученных пермскими учеными, а не универсального свойства всех алгоритмов.

Работа сотрудников ПГНИУ посвящена особенностям применения нейросетевых технологий для медицинских задач. Выявленное ограничение следует учитывать при оценке результатов таких моделей: количество доступной информации и точность обработки не всегда изменяются в одном направлении.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX

Читайте также: