Исследователи Google представили новую модель LSM-2 с адаптивным и унаследованным маскированием (AIM). Эта система обучается на неполных данных, получаемых от носимых устройств, и достигает высоких результатов в задачах классификации, регрессии и генерации без необходимости заполнять пропуски.
Носимые устройства, такие как фитнес-трекеры, предоставляют множество данных о здоровье, но часто сталкиваются с проблемами, связанными с отсутствием информации из-за разного рода помех. Ранее исследователи использовали методы, такие как имputation, для восстановления недостающих значений, что часто вводило искажения. AIM, в отличие от этого, воспринимает пропуски как нормальную часть данных и использует их для обучения.
В итоге LSM-2 демонстрирует значительную устойчивость к отсутствующим данным, достигая лучших результатов по сравнению с предыдущими моделями. Это открывает новые горизонты в создании более полезных технологий здоровья, способных работать даже с неполными данными, сохраняя целостность информации.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена