Коннектом дрозофилы в ML: backend-разработчик проверил, может ли память мухи улучшить прогнозы

Автор, backend-разработчик с начальными знаниями ML, решил проверить, можно ли позаимствовать у мозга мухи механизм накопления индивидуального опыта для персонализации прогнозов. В качестве тестовой задачи он выбрал предсказание пищевых срывов — и использовал фрагмент коннектома дрозофилы, чтобы отделить общую модель от персональной памяти.

Эксперимент на синтетических данных показал, что добавление памяти улучшает ошибку вероятностного прогноза внутри одной модели. Однако пока не удалось получить убедительного преимущества над градиентным бустингом — классическим методом машинного обучения. Автор подробно описывает архитектуру и результаты в своём посте на Habr.