«`html
Concept-based learning в машинном обучении
Concept-based learning (CBL) в машинном обучении подчеркивает использование высокоуровневых концепций из исходных признаков для прогнозирования, улучшая интерпретируемость и эффективность модели. Примечательный тип модели, называемой concept-based bottleneck model (CBM), сжимает входные признаки в низкоразмерное пространство для захвата существенных данных, отбрасывая несущественную информацию. Этот процесс улучшает объяснимость в задачах, таких как распознавание изображений и речи.
Новый подход: Frequentist Inference CBL (FI-CBL)
Ученые Великого Политехнического Университета Санкт-Петербурга разработали подход к CBL, известный как Frequentist Inference CBL (FI-CBL). Этот метод включает сегментацию концепт-помеченных изображений на патчи и их кодирование в эмбеддинги с использованием автокодировщика. Полученные эмбеддинги затем кластеризуются для идентификации групп, соответствующих конкретным концепциям. FI-CBL определяет вероятности концепций для новых изображений путем анализа частоты патчей, связанных с каждым значением концепции.
Кроме того, FI-CBL интегрирует экспертное знание через логические правила, которые корректируют вероятности концепций соответственно. Этот подход выделяется своей прозрачностью, интерпретируемостью и эффективностью, особенно в сценариях с ограниченными данными для обучения.
Преимущества FI-CBL
FI-CBL предлагает значительные преимущества по сравнению с нейронными сетями на определенных сценариях. Он характеризуется своей прозрачностью и интерпретируемостью, обеспечивая четкую последовательность вычислений и явные вероятностные интерпретации всех выходов модели. FI-CBL демонстрирует превосходную производительность с небольшими обучающими наборами данных, используя надежные статистические методы для улучшения точности классификации.
Однако эффективность FI-CBL в значительной степени зависит от точной кластеризации и оптимального выбора размера патча, что представляет вызовы в сценариях с различными размерами концепций.
Внедрение и использование ИИ в бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
