Периодическая таблица машинного обучения: систематизация моделей ИИ

Учёные из Массачусетского технологического университета создали таблицу, которая показывает, как работают более 20 популярных алгоритмов машинного обучения. Эта таблица помогает понять, как можно комбинировать разные методы для улучшения существующих моделей ИИ или создания новых.

Основная идея таблицы в том, что все эти алгоритмы ищут связи между данными. Хотя они делают это по-разному, математика у них похожа.

Учёные нашли общее уравнение, которое лежит в основе многих алгоритмов ИИ. Они использовали это уравнение, чтобы систематизировать и классифицировать алгоритмы по тому, какие связи они находят.

Как в периодической таблице химических элементов, где есть пустые места для ещё не открытых элементов, так и в этой таблице есть пустые ячейки. Они указывают на то, что могут существовать новые алгоритмы, которые ещё не были разработаны.