MIT科学家打造机器学习元素周期表，预测未来算法

麻省理工学院的研究人员创造了一个“机器学习元素周期表”，将20多种经典机器学习算法联系起来。该框架揭示了如何融合不同方法的策略，以改进现有AI模型或创造新的模型。研究人员利用该框架结合两种不同算法的元素，创建了一种新的图像分类算法，其性能比现有最先进方法提高了8%。这个周期表基于一个核心思想：所有这些算法都学习数据点之间特定类型的关系。研究人员识别出一个统一的方程，它构成许多经典AI算法的基础，并利用它将流行的方法重新构建成一个表格。该表还包含空缺，预测了尚未被发现的算法的存在，为研究人员提供了一个工具包，无需重新发现先前方法中的思想即可设计新算法。