ТОМСК, 10 дек – РИА Томск, Артем Жилин. Новый метод обучения ИИ тестируется в Томском госуниверситете систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР); нейросеть анализирует стоимость акций и успеваемость студентов, в ряде случаев точность прогнозирования увеличилась в четыре раза, сообщила пресс-служба вуза в среду.
"Профессор кафедры автоматизированных систем управления ТУСУРа Екатерина Грибанова протестировала новые методы машинного обучения в ходе прогнозирования стоимости акций, а также успеваемости студентов. В сравнении с классическими методами обучения нейросетей в ряде случаев удалось добиться увеличения точности в четыре раза", – сказано в сообщении.
Добавляется, предложенный метод обучения позволяет создавать модели, которые обеспечивают более точное прогнозирование с меньшими вычислительными затратами.
"Мы взяли методы решения обратных задач и их применили для обучения нейросети. То есть нейросетевая модель – она стандартная, отличие лишь в способах ее обучения. Мы рассматривали прогнозирование акций, собирали финансовые данные и "строили" разреженную нейронную сеть, которая прогнозирует дивиденды и стоимость акций", – приводит пресс-служба слова Грибановой.
Она поясняет, что методы решения обратных задач – это приемы, позволяющие восстанавливать первоначальные условия по конечному результату. Исследовательница также отметила, что в будущем планируется создать гибридные алгоритмы: классические методы обучения нейросетей совместят с новыми.
"Мы планируем рассматривать данные методы обучения на других видах нейросетей: в настоящий момент мы рассмотрели только полносвязную сеть, в дальнейшем планируем работать с рекуррентными и сверточными, генеративными", – добавила Грибанова.
