Ученые центра практического искусственного интеллекта Сбера представили новый метод для увеличения точности прогноза произвольной нейросетевой модели на множестве временных рядов, сообщает пресс-служба Сбера.
Как отмечается в опубликованной статье научного директора центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Андрея Савченко «Гиперсетевая модель для прогнозирования многомерных временных рядов», новый метод способен настраивать нейросеть для каждого отдельного сигнала.
Новая гиперсетевая модель способна анализировать особенности каждого потока данных.
В Сбере отметили, что гиперсеть не замедляется во время построения прогнозов в реальном времени.
«Вместо разработки сложной модели с огромным количеством параметров, мы создали компактную гиперсеть. Ее задача — точно адаптировать основную модель под специфические особенности каждого набора данных. Это повышает точность предсказаний — по нашим оценкам в некоторых случаях до 20% — без снижения скорости работы», — рассказал директор центра практического искусственного интеллекта Сбера Николай Тиден.
Также в Сбере рассказали, что новую гиперсетевую модель можно подключить к большинству систем прогнозирования.
