Prijeđite na glavni sadržaj

Nova metoda grupiranja podataka: algoritam koji se sam podešava i objašnjava rezultate

3.11.2025.
Nova metoda grupiranja podataka: algoritam koji se sam podešava i objašnjava rezultate

Mnogi algoritmi strojnog učenja rade bolje kad znamo kako pravilno podesiti, a za to trebamo dobro označene primjere. U mnogim područjima, na primjer medicini, označavanje velikih količina podataka je skupo i vremenski zahtjevno. Znanstvenici s Instituta Ruđer Bošković (IRB) razvili su metodu samovođenog (autonomnog) podešavanja hiperparametara za problem grupiranja podataka u potprostorima.

Programi koji se sami podešavaju obično razvrstavaju podatke malo lošije, do oko  7% od njabolje ručno podešenih. Dodatno, tim je razvio novu metodu vizualizacije koja jasno pokazuje ključne obrasce u podacima, pa bolje razumijemo utjecaj pojedinih postavki. Zahvaljujući tome, postojeće algoritme grupiranja podataka možemo lakše koristiti za označavanje velikih zbirki podataka, posebno u medicini.