Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 1
Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 1

BONE: Единая система машинного обучения для байесовского онлайн-обучения в нестабильных условиях

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!
 BONE: A Unifying Machine Learning Framework for Methods that Perform Bayesian Online Learning in Non-Stationary Environments

«`html

Введение в BONE

В этой статье исследователи из нескольких университетов и Google DeepMind предложили новую структуру,
BONE (Байесовское онлайн-обучение в нестабильных условиях).
BONE решает проблемы, связанные с онлайн-обучением, прогнозированием и контекстными бандитами.
Она включает три компонента: модель измерений, вспомогательный процесс для моделирования нестабильности и
условный приоритет для параметров модели.

Алгоритмы BONE

Разработанные алгоритмы для оценки гауссовских постериорных плотностей являются основой BONE.
Они используют практические методы байесовской аппроксимации, такие как:

  • Конъюгатные обновления (Cj) — для аналитических обновлений.
  • Линейно-гауссовская аппроксимация (LG) — для приближения моделей измерений.
  • Вариационный Байес (VB) — для минимизации расхождения Кульбака-Лейблера.

Вспомогательные переменные

В BONE вспомогательные переменные делятся на дискретные и непрерывные.
Для дискретных переменных используются фиксированное количество гипотез,
а для непрерывных требуется приближение для определенных плотностей переходов.

Экспериментальные результаты

Исследователи провели эксперименты с алгоритмами BONE, фиксируя модели измерений и методы вывода.
Результаты показали, что алгоритм RL[1]-OUPR* достиг наименьшей RMSE, что свидетельствует о высокой точности.

Заключение

BONE — это гибкая структура для онлайн-прогнозирования в нестабильных условиях.
Она предлагает новые алгоритмы для оценки параметров моделей и вспомогательных переменных.
Это открывает возможности для инноваций в сложных задачах прогнозирования.

Применение ИИ в бизнесе

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, используйте BONE.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, и определите ключевые показатели эффективности (KPI),
которые хотите улучшить.
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию.

Контакты и ресурсы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot для помощи в продажах и снижения нагрузки на сотрудников.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта