В машинном обучении метод опорных векторов (SVM) — это мощный инструмент для создания моделей, способных делать точные прогнозы по новым данным. Однако SVM сталкивается с проблемой обработки неправильно классифицированных или близко расположенных точек данных, что может влиять на производительность модели.
Для решения этой проблемы исследовательская группа из Университета Цинхуа предложила инновационную функцию Slide Loss, которая штрафует за ошибки классификации и образцы, находящиеся близко к границе принятия решения. Это позволяет улучшить точность классификатора и его обобщающую способность. Результаты показали, что SVM с функцией Slide Loss демонстрирует значительное улучшение обобщающей способности и надёжности по сравнению с другими методами классификации.
Для компаний, желающих использовать преимущества искусственного интеллекта, важно определить возможности автоматизации, оценить измеримые эффекты, выбрать подходящие решения и внедрять их постепенно. itinai.com предлагает практические решения в области искусственного интеллекта, такие как AI Sales Bot, предназначенный для автоматизации работы с клиентами на всех этапах их путешествия.
Для получения более подробной информации о практическом применении искусственного интеллекта свяжитесь с itinai.com по электронной почте hello@itinai.com, следите за новостями в их Telegram-канале t.me/itinainews или на Twitter @itinaicom.
Полезные ссылки: AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация, исследование Tsinghua University «Novel Slide Loss Function to Enhance SVM Classification for Robust Machine Learning» на MarkTechPost, Twitter – @itinaicom.
