Yeni yapay zeka modeli TabPFN, küçük tablo veri setlerinde daha hızlı ve daha doğru tahminler yapılmasını sağlıyor
Özet: Bir ekip, özellikle 10.000'den az veri noktasına sahip küçük veri setleri için tablo verilerinin tahminlerini kolaylaştıran ve iyileştiren yeni bir yöntem geliştirdi. Yeni yapay zeka modeli TabPFN, kullanılmadan önce sentetik olarak oluşturulan veriler üzerinde eğitiliyor ve böylece olası nedensel ilişkileri değerlendirmeyi ve bunları tahminler için kullanmayı öğreniyor.
Ayrıntılı Açıklama
Veri kümelerindeki boşlukları doldurmak veya aykırı değerleri belirlemek - Freiburg Üniversitesi'nden Prof. Dr. Frank Hutter liderliğindeki bir ekip tarafından geliştirilen makine öğrenimi algoritması TabPFN'nin alanı budur. Bu yapay zeka (AI), büyük dil modellerinden esinlenen öğrenme yöntemlerini kullanıyor. TabPFN, sentetik verilerden nedensel ilişkileri öğreniyor ve bu nedenle şimdiye kadar kullanılan standart algoritmalara göre doğru tahminlerde bulunma olasılığı daha yüksek. Sonuçlar Nature dergisinde yayımlandı. Freiburg Üniversitesi'nin yanı sıra Freiburg Üniversitesi Tıp Merkezi, Charité -- Berlin Üniversitesi Tıp Fakültesi, Freiburg girişimi PriorLabs ve Tübingen ELLIS Enstitüsü de çalışmaya dahil oldu.
Kaynak: University of Freiburg
Ayrıca Bakınız
- Düz optiğin sınırlarını zorluyoruz
- Metamalzemeler yerine atomlar kullanılarak ışığın negatif kırılması
- Sodyum-iyon pillerin rekabet edebilmesi için yeni buluşlara ihtiyacı var
- Zaman arayüzleri: Dört boyutlu kuantum optiğine açılan kapı
- 3D nanoteknoloji battaniyeler temiz içme suyuna giden yeni bir yol sunuyor
- Araştırmacılar süperkritik suda karbondioksitin keşfedilmemiş reaksiyon yollarını ortaya çıkarıyor
- Araştırma, altyapıyı daha dayanıklı ve sürdürülebilir hale getirmek için yapay zekayı kullanıyor
- Yüksek radyoaktif nükleer atık: unutulmaktan nasıl korunur?
- Yeni yöntem e-atıkları altına dönüştürüyor
- Yeni çalışma rüzgar enerjisi tahminlerinin güvenilirliğini artırıyor