Специалисты Пермского государственного национального исследовательского университета выяснили, что увеличение объема информации не всегда делает работу нейросетей точнее. Результаты исследования, посвященного применению ИИ в медицине, представили в Минобрнауки России, сообщает ТАСС. Об этом рассказывает издание Ferra.
Ученые сопоставили размер исходных данных и качество ответов медицинских нейросетевых моделей. В ряде случаев расширение набора информации не приводило к ожидаемому улучшению показателей, а иногда точность даже снижалась.
Связь между количеством данных и эффективностью алгоритмов оказалась неоднозначной. Авторы работы подчеркивают, что полученные выводы относятся к конкретным изученным примерам и не являются универсальным свойством всех нейросетей.
Исследование сотрудников ПГНИУ затрагивает особенности применения нейросетевых технологий в медицинских задачах. Выявленное ограничение стоит учитывать при оценке работы таких моделей, поскольку объем доступной информации и точность обработки не всегда изменяются в одном направлении.