Новый метод MBTL повышает эффективность ИИ в 50 раз без лишних затрат

Метод обучения MBTL революционизирует подход к искусственному интеллекту, повышая эффективность в 50 раз. Этот инновационный подход позволяет моделям адаптироваться к новым задачам без дополнительных затрат времени, демонстрируя превосходную производительность.

Метод обучения с подкреплением, который широко используется для создания систем искусственного интеллекта, часто демонстрирует недостаточную эффективность в решении сложных задач, таких как управление дорожным трафиком на перекрестках с изменяющимися условиями. Обычно применяемые подходы требуют либо создания отдельной модели для каждой конкретной задачи, что существенно увеличивает временные затраты, либо использования единой модели для всех задач, что может негативно сказаться на производительности системы.

Метод под названием MBTL (Model-Based Transfer Learning) предлагает более оптимизированный подход. Он заключается в выборе обоснованного подмножества задач для обучения, при этом приоритет отдается тем задачам, которые обеспечивают максимальную общую эффективность системы.

Это позволяет обученным моделям эффективно адаптироваться к новым задачам без необходимости в дополнительном обучении. В ряде случаев эффективность MBTL превышает традиционные методы в 50 раз. Как пример, модель MBTL, обученная на двух задачах, показала такую же производительность, как и модели, использующие данные из ста задач, применяя стандартные методы.