Символьная регрессия: новый подход к машинному обучению с использованием больших языковых моделей
Символьная регрессия: ценность и практические решения
Символьная регрессия — это метод нахождения математических уравнений, наилучшим образом объясняющих набор данных. В отличие от традиционной регрессии, которая подгоняет данные под заранее определенные модели, символьная регрессия ищет математические структуры с нуля. Этот подход получил широкое признание в научных областях, таких как физика, химия и биология, где исследователи стремятся раскрыть фундаментальные законы, управляющие природными явлениями. Путем создания интерпретируемых уравнений символьная регрессия позволяет ученым более интуитивно объяснять закономерности в данных, что делает ее ценным инструментом в общем Streben к автоматизированному научному открытию.
Проблема символьной регрессии и ее решение
Одной из ключевых проблем символьной регрессии является огромное пространство поиска потенциальных гипотез. С увеличением сложности данных количество возможных решений растет экспоненциально, что делает эффективный поиск вычислительно запретительным. Традиционные подходы, такие как генетические алгоритмы, полагаются на случайные мутации и кроссоверы для эволюции решений, но часто нуждаются в помощи в масштабируемости и эффективности. В результате существует настоятельная необходимость в более эффективных методах для работы с большими наборами данных без ущерба точности или интерпретируемости, что стимулирует прогресс в научных открытиях.
Новый метод LASR: эффективность и точность
Исследователи из университетов UT Austin, MIT, Foundry Technologies и Университета Кембриджа разработали новый метод под названием LASR (Learned Abstract Symbolic Regression). Этот инновационный подход объединяет традиционную символьную регрессию с большими языковыми моделями (LLM), чтобы ввести новый уровень эффективности и точности. Метод LASR разработан для создания библиотеки абстрактных, многократно используемых концепций, направляющих процесс генерации гипотез. Путем использования LLM метод снижает зависимость от случайных эволюционных шагов и вводит механизм, основанный на знаниях, направляющий поиск к более релевантным решениям.
Применение ИИ в продажах: решения и будущее
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LASR: A Novel Machine Learning Approach to Symbolic Regression Using Large Language Models. Исследуйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите области применения автоматизации и выберите подходящее решение. Начните внедрение ИИ постепенно, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews. Попробуйте AI Sales Bot https://saile.ru/ — AI ассистент для продаж, который поможет вам улучшить процесс продаж в вашей компании.
