В твиттере дискуссия про мову: может ли компания просить коммуницировать на беларуском?

Учёный: алгоритмы машинного обучения не заслуживают доверия и ведут к пустым тратам времени и денег

Учёный: алгоритмы машинного обучения не заслуживают доверия и ведут к пустым тратам времени и денег

Использование машинного обучения в исследованиях ведёт к «научному кризису», и также к пустым тратам времени и денег считает статистик Университета Райса Дженевера Аллен. По словам учёного, результаты алгоритмов зачастую оказываются частично или полностью неверны, пишет Computing.

Технологии машинного обучения сегодня применяют тысячи учёных в различных сферах — от астрономии до биомедицины. Однако по мнению Аллен, воспроизводимость прогнозов и выводов таких алгоритмов должна вызывать сомнения — по крайней мере пока не изобретены более совершенные вычислительные системы, способные критически оценивать свои результаты.

МО используется для создания систем, автономно обучающихся на опыте без вмешательства человека. Алгоритм ищет паттерны в тренировочном наборе данных и улучшает качество решений. Проблема в том, считает Аллен, что система не может сказать, что ей непонятны какие-либо данные или что она не знает что-то.

Система всегда выдаёт ответ, но он может быть не настолько точен или идеален, каким его считают исследователи. Алгоритм будет пытаться найти закономерность в данных, даже если она присутствует лишь частично и может быть не действительна для реального мира.

Об ошибочности выводов таких исследований остаётся неизвестно до того момента, пока не появится другое аналогичное исследование, с противоречащими выводами — и в этом, утверждает Аллен, сегодня заключается проблема воспроизводимости результатов в науке.

Совместно с командой исследователей Медицинского Колледжа Бейлора Аллен ведёт разработку технологий машинного обучения и статистических методов нового поколения, которые сначала будут проводить оценку огромных датасетов, а также указывать воспроизводимость результатов или степень «уверенности» в них. По её мнению, такие технологии займут несколько больше времени, но позволят учёным значительно удешевить сбор данных и повысят надёжность исследований.

«Те, кто подался на рассмотрение в „Лесту“, сразу терял из компенсации 2 зп».

Послесловие — что сотрудники думают о том, как уходит WG.

Читайте также
AI научился предсказывать преступления за неделю до их совершения
AI научился предсказывать преступления за неделю до их совершения
AI научился предсказывать преступления за неделю до их совершения
Китайские ученые заявили, что создали «устройство для чтения мыслей», которое знает о просмотре порно
Китайские ученые заявили, что создали «устройство для чтения мыслей», которое знает о просмотре порно
Китайские ученые заявили, что создали «устройство для чтения мыслей», которое знает о просмотре порно
Instagram использует искусственный интеллект для определения возраста по фото
Instagram использует искусственный интеллект для определения возраста по фото
Instagram использует искусственный интеллект для определения возраста по фото
Разработчик прошел два топовых курса по машинному обучению и выбрал лучший
Разработчик прошел два топовых курса по машинному обучению и выбрал лучший
Разработчик прошел два топовых курса по машинному обучению и выбрал лучший
Сегодня в свободном доступе в сети можно найти массу материалов по машинному обучению (МО), но подобрать наиболее оптимальный ресурс может быть довольно сложно. Программист и разработчик Логан Спирс прошёл курс по машинному обучению на Coursera и краткосрочную программу для разработчиков алгоритмов МО от Udacity. Для тех, у кого нет времени изучить оба, Спирс сделал сравнение двух программ, которое поможет определиться с выбором.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже