ДИСТИЛЯЦІЯ ДАНИХ У МАШИННОМУ НАВЧАННІ: МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ТА МЕТОДИ ОПТИМІЗАЦІЇ

Анотація

У статті розглядається підхід дистиляції даних (Data Distillation) у машинному навчанні, що дозволяє створювати компактні, але ефективні набори даних без значної втрати продуктивності. Великий обсяг даних є ключовим фактором у сучасному глибокому навчанні, проте їхня обробка потребує значних обчислювальних ресурсів. Дистиляція даних спрямована на скорочення вибірки шляхом вибору найбільш інформативних зразків, що забезпечує оптимізацію процесу навчання моделей, зменшення надмірної інформації та підвищення узагальнюючої здатності алгоритмів. Запропонована математична модель формалізує процес дистиляції даних як оптимізаційну задачу, що передбачає вибір піднабору, який мінімізує втрату інформації. Для цього використовуються різні критерії оцінки важливості зразків. Зокрема, градієнтний підхід аналізує вплив окремих зразків на процес навчання через зміну градієнта функції втрат, ентропійний підхід вимірює рівень невизначеності моделі щодо конкретних зразків, а метод репрезентативного піднабору базується на мінімізації відстані між вихідним та дистильованим наборами даних. Розглянуто основні методи дистиляції: генеративні моделі (GANs, дифузійні моделі), активне навчання (відбір даних за рівнем ентропії), а також кластеризаційні методи (K-means, DBSCAN) для визначення репрезентативних зразків. Проведений аналіз демонструє, що використання дистильованого набору може скоротити обсяг даних у 10 разів, при цьому зниження точності моделі становить лише близько 2%. Крім того, час навчання моделі скорочується у 8 разів, що значно підвищує ефективність обчислень. Результати дослідження підтверджують ефективність дистиляції даних у контексті машинного навчання, оскільки цей підхід дозволяє досягти балансу між продуктивністю та обчислювальними ресурсами. Водночас, автори звертають увагу на певні виклики, пов’язані з вибором оптимальної стратегії дистиляції, а також можливими втратами критично важливої інформації при неправильному підборі піднабору. Таким чином, дистиляція даних є перспективним напрямом досліджень, що дозволяє створювати ефективніші та ресурсозберігаючі моделі, оптимізуючи процес машинного навчання. Це відкриває нові можливості для використання глибоких нейронних мереж у різних практичних застосуваннях, зокрема в задачах, що потребують навчання на обмежених ресурсах.