Новый подход к символьной регрессии с использованием больших языковых моделей.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 LASR: A Novel Machine Learning Approach to Symbolic Regression Using Large Language Models

Символьная регрессия: новый метод машинного обучения

Значение символьной регрессии

Символьная регрессия — это передовой метод вычислений для нахождения математических уравнений, лучше всего объясняющих набор данных. Этот подход получил широкое признание в научных областях, таких как физика, химия и биология, где исследователи стремятся выявить основные законы, управляющие природными явлениями. Путем создания интерпретируемых уравнений символьная регрессия позволяет ученым более интуитивно объяснять закономерности в данных, что делает ее ценным инструментом в широком поиске автоматизированного научного открытия.

Решение масштабных задач символьной регрессии

Одним из ключевых вызовов в символьной регрессии является огромное пространство поиска потенциальных гипотез. С увеличением сложности данных количество возможных решений растет экспоненциально, делая эффективный поиск вычислительно затруднительным. Традиционные подходы, такие как генетические алгоритмы, часто нуждаются в помощи с масштабируемостью и эффективностью. В результате существует настоятельная необходимость в более эффективных методах обработки больших наборов данных без ущерба точности или интерпретируемости, тем самым стимулируя прогресс в научных открытиях.

Новаторский метод LASR

Исследователи из UT Austin, MIT, Foundry Technologies и Университета Кембриджа разработали новый метод под названием LASR (Learned Abstract Symbolic Regression). Этот инновационный подход объединяет традиционную символьную регрессию с большими языковыми моделями (LLM), чтобы ввести новый уровень эффективности и точности. Метод LASR разработан для создания библиотеки абстрактных, многократно используемых концепций, чтобы направлять процесс генерации гипотез. Путем использования LLM метод сокращает зависимость от случайных эволюционных шагов и вводит механизм, основанный на знаниях, направляющий поиск к более релевантным решениям.

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта