Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения. Результаты их работы были представлены на конференции NeurIPS
Большинство задач в области анализа данных сводятся к прогнозированию на основе имеющихся данных. Это может быть задача классификации, когда нужно определить принадлежность объекта к определенному классу, или регрессии, когда нужно предсказать числовое значение. В практической работе часто возникают ситуации, где количество классов или размерность регрессии может быть очень большой.
В таких ситуациях исследователи прибегают к градиентному бустингу — продвинутому алгоритму машинного обучения, который решает задачи классификации и регрессии. Он строит предсказание в виде ансамбля слабых моделей. Из нескольких слабых моделей в итоге получается одна, но эффективная.
« Работа алгоритма градиентного бустинга похожа на гольф: чтобы загнать мяч в лунĸу, гольфист ударяет клюшкой по мячу, каждый раз исходя из предыдущего удара. Перед новым ударом гольфист смотрит на расстояние между мячом и лунĸой и стремится его сократить. Бустинг строится примерно так же: каждая новая модель стремится сократить ошибку уже построенного ансамбля моделей »
Леонид Иосипой
эксперт Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
У градиентного бустинга есть проблема — в классификации с очень большим количеством классов может потребоваться практически бесконечное время на обучение модели.
Решая задачу классификации, алгоритм не просто определяет классы, которые соответствуют каждому объекту, он определяет вероятность принадлежности каждого объекта к каждому возможному классу. Таким образом, чем больше классов, на которые делятся объекты, тем больше результатов выдает алгоритм. Как следствие, растет вычислительная сложность этого алгоритма.
« Наши исследователи разработали уникальный фреймворк, который позволяет расширить границы применимости градиентного бустинга. Новый алгоритм способен показывать лучшие результаты в целом ряде задач, где ранее применялись только нейросетевые подходы. Предложенный подход строится на сжимании данных перед самым времязатратным этапом — поиском оптимальной структуры дерева. Это решение откроет новые возможности для исследования моделей в области машинного обучения с целью совершенствования технологий с использованием искусственного интеллекта »
Глеб Гусев
директор Лаборатории искусственного интеллекта Сбера
Все выпуски журнала «ЭкоГрад» в электронной версии читайте на pressa.ru,
Бумажные экземпляры спецвыпусков и книги В. Климова можно приобрести на OZON
