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EuropeanPhysicalJournalE(EPJE)中的新分析表明，一种“课程学习”方法可以在不依赖其他机器学习原理的情况下，仔细构建用于训练复杂系统模型的数据，从而显着改善其结果。

通过利用物理学和信息论仔细构建用于训练复杂系统模型的数据，研究人员可以显着提高预测质量，而无需在系统可用信息较少的情况下依赖机器学习的其他原理。

现在，研究人员越来越多地致力于识别和模拟复杂自然系统中发现的复杂数学模式，其中许多简单部分和子系统的相互作用会产生非常复杂的数学模式。如今，机器学习是对这些系统进行建模的最广泛使用的技术。

通过EPJE中的新分析，巴黎萨克雷大学的一个研究团队展示了一种“课程学习”方法，该方法精心构建用于训练模型的数据，可以显着改善其结果，而无需依赖额外的机器学习原理。

机器学习是人工智能(AI)的一种形式，当它接触到更多关于系统的信息时，它可以提高其对系统建模的能力——帮助研究人员发现隐藏在数据深处的模式。在研究复杂系统时，当大量观测数据不可用时，这种方法变得更具挑战性：通常是由于成本或获取信息的技术困难。

Paris-Saclay研究人员的技术基于这样的想法，即与人类一样，如果机器首先接触更简单的情况，然后在学习过程中进一步处理更复杂的情况，那么机器学习效果最好。通过这种方式，可以将用于训练模型的信息组织成精心规划的课程。该团队的方法首先评估保证模型准确所需的数据量，然后调查课程结构对模型可靠性的影响。

该团队最终表明，通过仔细构建其训练数据集，可以显着提高模型预测的质量，而无需更复杂的模型架构或机器学习的其他原则。该团队收集的见解可能会导致先进的新建模方法——适用于从机器人技术和计算机视觉到视频游戏和语言处理等各种场景。