Анонсирована новая система машинного обучения, способная самостоятельно изменять свою внутреннюю архитектуру в процессе обучения

Исследователь Борис Крюк анонсировал MorphBoost, систему машинного обучения, способную самостоятельно изменять свою внутреннюю архитектуру в процессе обучения. Новый фреймворк адаптирует свою структуру в реальном времени, подстраиваясь под особенности данных.

MorphBoost самостоятельно перестраивает свою внутреннюю структуру моментально, адаптируясь к сложности задачи. Как объясняет Борис Крюк: «Это модель, которая не просто учится распознавать паттерны — она эволюционирует, чтобы понимать их лучше».

Для простых датасетов MorphBoost сохраняет легковесную структуру. Когда данные становятся сложнее или содержат шум, система автоматически расширяет свою архитектуру. Эта адаптивность — ключевое отличие от статичных моделей.

Первые результаты показывают, что MorphBoost достигает современного уровня производительности примерно на 80% стандартных задач машинного обучения.

В основе MorphBoost лежат три ключевых идеи:

• Градиентный морфинг — способность изменять функции разбиения на основе градиентной информации, позволяющая системе морфировать свою структуру в процессе обучения.
• Гибридная система оценки — вдохновленная теорией информации, дающая модели лучшее понимание того, когда доверять существующим паттернам, а когда искать новые.
• Автоматический контроль сложности — обеспечивает рост системы ровно настолько, насколько это необходимо.

Для пользователя весь этот процесс происходит незаметно — модель просто адаптируется в фоновом режиме.

Одним из главных достоинств MorphBoost является простота внедрения. Несмотря на введение нового класса адаптивного обучения, система полностью совместима с scikit-learn — самой популярной библиотекой машинного обучения.

Фреймворк выпущен под лицензией MIT с открытым исходным кодом, что делает его свободно доступным для исследователей, студентов и компаний. Репозиторий на GitHub включает документацию, примеры и визуализации.

Борис Крюк подчеркнул важность открытости проекта: «Инновации развиваются быстрее, когда инструменты находятся в руках у всех. Мы выпускаем код сейчас, чтобы исследователи и практики могли экспериментировать немедленно, не дожидаясь рецензирования. Научная статья последует через неделю с полной методологией и теоретическими основами».