В экосистеме «Сбера» придумали, как обучать нейронные сети без вмешательства человека

18 марта

В компании по разработке систем ИИ для беспилотников Cognitive Pilot, которая является составной частью экосистемы «Сбера», нашли решение, позволяющее более быстро обучать нейронные сети при использовании огромных массивов данных, без привлечения IT‑инженера.

Известно, что серьезнейшим препятствием при обучении нейросетей является выбор репрезентативных данных из массива видеопотоков. Особенно эта проблема актуальна, например, при разработке программ автопилотирования транспорта, когда нейронные сети обучают с математической точностью распознавать окружающие объекты дорожного, полевого или другого характера в любое время дня и ночи, при любой погоде.

«Чтобы вы понимали объем работы, длительность видеопотоков превышает один миллиард кадров. Просмотреть их все до единого, а тем более сделать качественный отбор разнообразных образов, человеку, занимающемуся разметкой, попросту не под силу», – пояснил Юрий Минкин, глава департамента инжиниринга беспилотников Cognitive Pilot.

Он рассказал, что в компании нашли решение, позволяющее автоматически обучать нейронные сети, отбирая нужные данные из видеопотока. Процесс базируется на привлечении технологий искусственного интеллекта, при этом участие человека исключено. По словам эксперта, в такой схеме применяется так называемая метрика сравнения разных кадров.

Эксплуатируя метрику, всякого рода «мусорная информация», не оказывающая никакого влияния на образовательный процесс нейронных сетей, отфильтровывается в автоматическом режиме. Инновация в разы сокращает время, которое требуется для разработки и создания умных решений с привлечением ИИ, подчеркнул Минкин.

Читайте также