1 марта 2024
USD 91.87 -0.17 EUR 99.45 -0.47
  1. Главная страница
  2. Новость
  3. В России создали алгоритмы, повышающие эффективность обучения нейросетей
Знай наших искусственный интеллект МГУ разработка

В России создали алгоритмы, повышающие эффективность обучения нейросетей

Ученые из МГУ разработали алгоритмы предобработки данных, повышающие скорость обучения нейросетей

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова разработал алгоритмы предобработки данных, которые способствуют увеличению скорости обучения нейросетей, рассказали во вторник, 31 октября, в пресс-службе вуза.

Новый подход, который позволяет ускорить обучение нейронных сетей, представили сотрудники факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ. Они оптимизировали процесс предобработки данных во время обучения нейросетей и использовали алгоритмы, которые работают в фоновом режиме. Это позволяет равномерно распределить нагрузку на вычислительные системы, пишет ТАСС.

В разработке ученые использовали языки программирования Python и C++, которые обеспечивают доступ к практической программной библиотеке. Она будет полезна разработчикам и исследователям.

"Результаты исследования показывают значительное улучшение времени обучения и использования вычислительных ресурсов. В научной статье представлены рекомендации по выбору наиболее подходящего метода в зависимости от конкретного набора данных и алгоритма предварительной обработки пакетов данных", – сказано в сообщении.

Разработка этих алгоритмов поможет применять технологии глубокого обучения в новых областях, считает доцент кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики факультета ВМК МГУ Нина Попова. Это в свою очередь может ускорить внедрение ИИ-систем нового поколения в здравоохранение или сферу автономных транспортных средств.

Подписывайтесь на PROFILE.RU в Яндекс.Новости или в Яндекс.Дзен. Все важные новости — в telegram-канале «PROFILE-NEWS».

Реклама
Реклама
Реклама