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L’outil divise automatiquement les données d’entraînement et de test pour optimiser l’évaluation de l’IA.
Un nouvel outil, « DataSail », a été développé par des bioinformaticiens de l’Université Friedrich-Alexander d’Erlangen-Nürnberg et de l’Institut Helmholtz.
Son objectif est d’améliorer l’évaluation des performances des modèles d’intelligence artificielle (IA) en tranchant automatiquement les ensembles de données de formation et de test.
Cette séparation permet de garantir que les données de test sont significativement différentes des données de formation, ce qui est essentiel pour évaluer la capacité des modèles à gérer de nouvelles données.
L’outil « DataSail » se démarque par sa capacité à traiter des données d’interaction multidimensionnelles, cruciales dans des domaines comme la recherche pharmaceutique.
Il permet également une séparation équitable des données en tenant compte des caractéristiques démographiques, comme le sexe, afin de garantir des résultats réalistes.
À l’avenir, les chercheurs prévoient d’améliorer encore cet outil pour réduire le temps d’exécution des algorithmes et optimiser la préparation des données pour des applications pratiques diverses.