Крупнейшая профессиональная конференция для разработчиков высоконагруженных систем

А знаете ли вы, что вы насчитали? Автоматическая проверка точности численных расчётов

Хардкор

Хардкор

Python
Алгоритмы и их сравнение
Теория

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Числа с «плавающей точкой» хранят много знаков после этой точки, и обычно накопление ошибок можно игнорировать. Но не в случае обучения нейросетей! Игорь расскажет о том, как он использует XNumPy, чтобы оценить суммарное накопление ошибок и понять, насколько оно влияет на результат обучения.

Целевая аудитория

Аналитики данных, ML-инженеры, BigData-инженеры.

Тезисы

Существуют проблемы, возникающие при вычислениях со значениями с плавающей точкой: все операции имеют погрешности, которые накапливаются. При достаточно большом накоплении ошибок под сомнением могут оказаться все результаты вычислений, особенно в случаях, связанных с обработкой больших данных, с численным дифференцированием, с моделированием длительных процессов и машинным обучением, в частности, при обучении нейросетей. Особую важность оценка точности имеет в приложениях с большой ценой ошибки, таких как вычисления в медицине и биометрических системах безопасности.

Я расскажу, как сделать наличие проблем с точностью видимым, на примере реализации нашего раcширения XNumPy библиотеки NumPy на Rust и Cython, автоматически вычисляющего точность расчётов. Это почти не требует изменений в коде и снабжает те же результаты математической оценкой их точности. Я расскажу, какие математические и программистские приёмы позволили сделать расширение производительным.

Игорь Нетай

НПК Криптонит, ИППИ РАН

Занимается исследованиями в области математических оснований и надёжности алгоритмов машинного обучения, кандидат физико-математических наук по алгебраической геометрии.

НПК Криптонит, ИППИ РАН

«Криптонит» — технологическая и научно-исследовательская компания, ведущая разработки в области криптографии, машинного обучения и в других перспективных сферах IТ, а также создающая современные платформенные решения на базе искусственного интеллекта. Входит в структуру «ИКС Холдинга» — российской многопрофильной IТ-группы. Институс Проблем Передачи Информации РАН выполняет фундаментальные научные исследования и прикладные разработки в области проблем передачи, распределения, обработки информации и управления в технических и живых системах.

Видео