Учёные создали биоинспирированный нейросетевой алгоритм для устойчивого обучения в условиях недостатка данных
В современную эпоху активного развития искусственного интеллекта и машинного обучения одной из ключевых проблем остаётся недостаток качественных обучающих данных. В реальных приложениях часто невозможно собрать большие размеченные датасеты из-за ограничений бюджетов, временных рамок или специфики предметной области. Это значительно снижает эффективность традиционных нейросетевых алгоритмов, которые требуют объемных и разнообразных наборов информации для обучения и общегоизирующего … Читать далее