Благодаря новому алгоритму разработка нейросетей будет доступна большему количеству исследователей и компаний, говорят ученые. Сейчас эффективная настройка нейронной сети — задача на десятки тысяч часов.
При создании современных систем машинного обучения часто используется искусственный интеллект, настраивающий нейронные сети с помощью процесса, известного как поиск нейронной архитектуры. Однако этот подход требует значительных трат времени, денег и вычислительной мощности.
Даже у Google уходит до 48 000 часов машинного времени на тренировку нейросети для распознавания изображений.
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали алгоритм, который в разы сокращает время обучения нейросетей. Как сообщает Engadget, ему достаточно всего 200 часов работы графического процессора для создания нейронной сверточной сети.
Авторы разработки надеются, что сокращение времени и затрат на обучение сделает нейросети более доступными. Например, с помощью нового алгоритма доступ к этой технологии получат исследователи и компании, которые не обладают ресурсами Google или Microsoft. Это поможет «демократизировать» ИИ.
Источник: hightech.plus
Подписывайтесь на канал «Хвилі» в Telegram, на канал «Хвилі» в Youtube, страницу «Хвилі» в Facebook
