Ученые создали метод оценки важности правил и данных в ИИ

Разработанный метод оценивает вклад каждого правила в предсказательную точность модели. Это позволяет оптимизировать модели, регулируя влияние различных правил и фильтруя избыточные. Исследователи также выявили взаимодействия между правилами, что ускорило обучение и повысило точность.

Ученые подчеркивают практическое применение метода в инженерии, физике и химии. Они показали его эффективность, оптимизируя модели для решения уравнений и прогнозирования результатов химических экспериментов. В будущем, исследователи планируют создать инструмент для разработчиков ИИ и обучить модели извлекать знания из данных.