Technologia

Czy komputery mogą nauczyć się “słyszeć” rytm w strumieniu danych, podobnie jak my słyszymy rytm w muzyce? I czy dzięki tej umiejętności mogą lepiej chronić nas przed awariami, oszustwami finansowymi czy problemami zdrowotnymi? Na te pytania próbuje odpowiedzieć nowa praca naukowa zatytułowana “CaPulse: Wykrywanie anomalii poprzez dostrajanie się do przyczynowych rytmów szeregów czasowych”. Problem z Anomaliami Żyjemy w świecie danych. Od bicia naszych serc, przez wahania na giełdzie, po zużycie energii w inteligentnym mieście – wszystko to są szeregi czasowe, czyli dane zbierane w regularnych odstępach czasu. W tych danych często czają się anomalie: dziwne, nieoczekiwane zdarzenia, które mogą sygnalizować problem. Może to być nagła arytmia serca, podejrzana transakcja bankowa czy zbliżająca się awaria silnika w fabryce. ...

W świecie sztucznej inteligencji dane są paliwem, które napędza modele do nauki. Ale co, jeśli to paliwo jest zanieczyszczone? Błędnie oznaczone dane, zwane szumem w etykietach, to ogromny problem, który może sprawić, że nawet najlepszy algorytm nauczy się kompletnych bzdur. Publikacja “ε-Softmax: Approximating One-Hot Vectors for Mitigating Label Noise”, przyjęta na prestiżową konferencję NeurIPS 2024, proponuje eleganckie rozwiązanie tego problemu. Problem: Gdy model ślepo ufa etykietom Wyobraźmy sobie, że uczymy model rozpoznawać zwierzęta. Pokazujemy mu zdjęcie uroczego kota. W tradycyjnym podejściu dajemy mu absolutnie pewną informację, tzw. wektor one-hot: ...