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Sber 研究人员提出了一种用于评估人工智能模型长期预测的工具
俄罗斯储蓄银行实用人工智能中心的科学家们提出了第一个开放平台，用于评估神经网络长期预测事件的能力。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）俄罗斯储蓄银行实用人工智能中心的科学家们提出了第一个开放平台，用于评估神经网络长期预测事件的能力。
HoTPP（地平线时间点过程）基准和新的 T-mAP（时间平均精度）指标将允许您客观地衡量人工智能在给定时间范围内预测人类活动的效果。有关该研究的一篇文章被权威科学杂志 Neurocomputing (Q1) 接受发表。
购买、交易、看病、互联网上的行为形成独特的链条。现代人工智能系统擅长猜测下一步。然而，正如 Sber 研究人员指出的那样，对个人和企业的真正价值在于能够看得更远——预测一周或一个月内会发生什么。此前，科学没有单一的工具来测试不同模型的这种能力。
HoTPP 基准是长期预测的“测量尺”。它适用于不同领域的数据：金融、电子商务、医药。科学家们还创建了一个新的指标 T-mAP，它使用两个参数（未来事件的类型及其发生时间）同时评估预测的准确性。这可以全面了解模型的工作质量。
研究表明，复杂的神经网络架构有时对长期事件链的预测并不比简单的统计方法更准确。这表明当前方法的根本局限性以及寻求新想法的必要性。另一个重要结果是计算速度显着加快。优化 GPU 算法使模型的训练和运行速度提高了数十倍。