На международной онлайн-конфереции про искусственный интеллек AI Journey ученые и эксперты области обсуждают самые разные темы. Одна из них — применение нелинейных ядер.

Интересное мнение по этому поводу высказал Дмитрий Девяткин, научный сотрудник Института системного программирования РАН:

«Эксперименты показали, что применение нелинейных ядер позволяет на ряде наборов данных улучшить качество классификации. Используемый метод усиления и снижения сложности ансамбля деревьев решений показал свою применимость для улучшения ансамблей деревьев решений с линейными и нелинейными разделителями. Тем не менее было отмечено, что при построении нелинейных разделителей на больших наборах данных скорость всё-таки недостаточная для анализа больших данных, поэтому актуальной осталась задача разработки вычислительно эффективных методов двойственной оптимизации при условии масштабирования переменных невязки».