Telegram (AI) YouTube Facebook X
En

Исследователи разработали систему стандартов обучения искусственного интеллекта

Ученые в области наук о жизни, использующие машинное обучение в своих работах, должны принять стандарты, которые позволят другим исследователям воспроизводить их результаты. Об этом говорится в комментарии к статье, опубликованной в журнале Nature Methods.

Авторы предложили три уровня стандартов доступности алгоритмов: бронзовый, серебряный и золотой. Каждый из них устанавливает минимальные требования для обмена учебными материалами, чтобы другие исследователи могли доверять работе, подтверждать ее результаты и опираться на них.

Чтобы получить бронзовый стандарт, исследователям необходимо открыть доступ к датасетам, исходному коду и моделям.

Серебряный стандарт предполагает расширение бронзового уровня дополнительной информацией о системе, в которой запускается код. Для других ученых эта информация даст возможность дублировать тренировочный процесс.

Чтобы претендовать на золотой стандарт, исследователи должны добавить к своей работе «простую кнопку», чтобы другие команды могли воспроизвести предыдущий анализ с помощью одной команды.

По мнению авторов работы, стандарты являются ключом к научным прорывам, развитию знаний и обеспечению воспроизводимости результатов исследований от одной группы ученых к другой.

«Стандарты позволят другим командам сосредоточиться на следующем прорыве, а не тратить время на изобретение колеса, созданного авторами первоначального исследования», — говорится в работе.

Директор Центра искусственного интеллекта Медицинской школы Университета Колорадо Кейси С. Грин считает, что немаловажным фактором в исследовании является и доверие к предыдущим работам.

«Вся наука требует доверия — ни один ученый не может воспроизвести результаты каждой прочитанной статьи», — заявил он.

Напомним, в июле стало известно, что до 2024 года в России разработают более 200 стандартов для ИИ.

В июне исследователи из ЮНЕСКО назвали искусственный интеллект и робототехнику самыми популярными направлениями в науке за последние пять лет.

В марте аудиторская компания KPMG сообщила, что пандемия ускорила развертывание систем на базе ИИ в различных областях.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Материалы по теме

Исследование: развитие блокчейна тормозит отсутствие единых стандартов

ОЭСР разработает международные налоговые стандарты для криптовалют

Исследователи предложили концепт обратимых Ethereum-транзакций

RMRK: конструктор NFT, который позволяет создать что угодно

В Швейцарии представили единые стандарты хранения криптовалют

Китай определит стандарты блокчейна и DLT-технологии

Исследование: искусственный интеллект не способен распознавать эмоции людей

Международная группа ученых выяснила возможность искусственного интеллекта определять эмоции человека. Они проанализировали фотографии актеров, чтобы проверить, достоверно ли мимика отображает чувства.

Ученые рассказали, как отличить дипфейк от реального фото

Группа американских ученых обнаружила особенность, позволяющую с высокой вероятностью отличить дипфейки от фотографий реальных людей по глазам.

Ученые обманули систему распознавания лиц с помощью естественного макияжа

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK