Исследователь Борис Крюк анонсировал MorphBoost, революционную систему машинного обучения, способную самостоятельно изменять свою внутреннюю архитектуру в процессе обучения. В отличие от существующих решений, новый фреймворк адаптирует свою структуру в реальном времени, подстраиваясь под особенности данных.

MorphBoost самостоятельно перестраивает свою внутреннюю структуру на лету, 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. Система показывает сопоставимые или лучшие результаты в сравнении с индустриальными стандартами.

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.

Реакция научного сообщества

Профессор компьютерных наук Стэнфордского университета доктор Чен отметила: «Работа Бориса Крюка бросает вызов одному из старейших предположений в машинном обучении — убеждению, что архитектура должна быть спроектирована заранее. Большинство исследователей фокусируются на выборе правильной модели для задачи. Борис задал совершенно другой вопрос: что, если модель сама могла бы выбирать свою форму?»

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 в мире. Специалистам по данным не придется менять инструменты или переписывать код.

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».

 ОГРН 1147746609966 от 30.05.2014г.

ИНН /КПП 7714936743/ 772601001