Новая методика самообучения сделала ИИ более гибким

Традиционно в машинном обучении различают два типа методов: с учителем и без учителя. В первом случае данные маркируются заранее, и алгоритмы обучаются на основе этих меток. В методах без учителя алгоритмы самостоятельно выявляют закономерности в данных. Однако новая технология объединяет преимущества обоих подходов, позволяя моделям обучаться более гибко.

Основная идея ContextSSL заключается в том, чтобы обучить модель на основе контекста, который учитывает динамику окружающей среды. Это позволяет моделям адаптировать свои реакции в зависимости от ситуации. Например, на основе анализа данных о состоянии пациента, модель может предсказать дозировки лекарств в зависимости от пола, а также корректно оценивать длительность пребывания в больнице с учётом факторов, влияющих на это.

Используя модуль трансформеров, ContextSSL может мгновенно изменять поведение модели, делая ее более чувствительной к изменениям в окружающем контексте. Это открывает новые возможности для применения в таких областях, как компьютерное зрение, биоинформатика и медицинские исследования.