Почему модели искусственного интеллекта могут работать медленнее при большом количестве пользователей?

Несколько причин, по которым модели искусственного интеллекта могут работать медленнее при большом количестве пользователей:

• Нехватка данных. habr.com cio.osp.ru Особенно остро она ощущается в таких областях, как логические построения и математика. habr.com Если для обучения алгоритмов машинного обучения не хватает правильно размеченных данных, это может задержать работу или привести к провалу проекта. cio.osp.ru
• Переобучение. serverflow.ru Когда модель содержит слишком много параметров, она может «запомнить» слишком много деталей из обучающих данных, что делает её менее эффективной при работе с новыми данными. serverflow.ru
• Различия между историческими выборками данных и данными, поступающими через живую систему. cio.osp.ru Модели могут быть не обучены улавливать небольшие изменения в поведении. cio.osp.ru
• Увеличение размера модели. www.scientificamerican.com По мере роста модели становятся более громоздкими, энергозатратными и сложными в запуске и построении. www.scientificamerican.com

Чтобы ускорить работу искусственного интеллекта, модели нужно регулярно обновлять и повторно обучать на новых данных. mkomov.com Также для оптимизации ИИ используют методы кодирования и сжатия, которые позволяют уменьшить объём памяти, требуемый для хранения модели. serverflow.ru