На Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð¿Ð¸ÑÐ¸

набора дескрипторов и от применяемого метода, а практически целиком определяется
базой данных, использованной для построения модели. Таким образом,
дальнейшее совершенствование дескрипторного описания химически соединений
и внедрение все более новых методов машинного обучения способно
будет привести лишь к очень незначительным успехам, а для настоящего прорыва
в этом направлении требуется выработка принципиально новых идей, которые
позволили бы преодолевать ограничения, связанные с недостаточным
объемом содержащейся в химических базах данных полезной информации.
Между тем известно, что имеется принципиальная разница между методами
машинного обучения и теми способами, которыми пользуется при обучении
человек [477]. Если при машинном анализе данных для надежного построения
сколько-нибудь сложной статистической модели требуется очень
большой объем данных, то для человека для обучения значительно более сложным
концепциям требуется удивительно мало примеров. Одна из причин этого
заключается в том, что в настоящее время при машинном анализе данных каждая
новая статистическая модель строится практически «с нуля», и получаемые
таким образом модели оказываются изолированными друг от друга. Человек
же, решая какую-нибудь задачу, всегда опирается на опыт, полученный при
решении других задач. При освоении даже принципиально нового материала
человек всегда пользуется аналогиями и метафорами, взятыми из ранее усвоенных
знаний. Наконец, компоненты полученного знания тесно переплетены между
собой в человеческом мозгу, что многократно ускоряет и облегчает процесс
получения нового знания. Осознание этого привело в последние годы к
формированию нового направления в теории машинного обучения, условно называемого
“индуктивным переносом знаний”, которое занимается изучением
того, как связывание между собой различных задач анализа данных приводит к
улучшению качества получаемых моделей [477].
Таким образом, один из путей преодоления ограничений, связанных с недостаточным
объемом содержащихся в отдельных химических базах данных
информации, видится в том, чтобы рассматривать разнообразные свойства химических
соединений в их тесной взаимной связи и с учетом этого строить мо-
263