Што такое ансамблевае навучанне?
Ансамблевае навучанне - гэта метад машыннага навучання, які прадугледжвае аб'яднанне некалькіх мадэляў для паляпшэння агульнай прадукцыйнасці і прагназуючай здольнасці сістэмы. Асноўная ідэя ансамблевага навучання заключаецца ў тым, што шляхам аб'яднання прагнозаў некалькіх мадэляў выніковая мадэль часта можа пераўзыходзіць любую з задзейнічаных асобных мадэляў. Ёсць некалькі розных падыходаў
Што такое ансамблевае навучанне?
Ансамблевае навучанне - гэта метад машыннага навучання, які накіраваны на павышэнне прадукцыйнасці мадэлі шляхам аб'яднання некалькіх мадэляў. Ён выкарыстоўвае ідэю, што аб'яднанне некалькіх слабых навучэнцаў можа стварыць моцнага навучэнца, які працуе лепш, чым любая асобная мадэль. Гэты падыход шырока выкарыстоўваецца ў розных задачах машыннага навучання для павышэння дакладнасці прагназавання,
Што такое алгарытм Gradient Boosting?
Навучальныя мадэлі ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning, прадугледжваюць выкарыстанне розных алгарытмаў для аптымізацыі працэсу навучання і павышэння дакладнасці прагнозаў. Адным з такіх алгарытмаў з'яўляецца алгарытм Gradient Boosting. Павышэнне градыенту - гэта магутны ансамблевы метад навучання, які аб'ядноўвае некалькі слабых навучэнцаў, напрыклад
Што значыць трэніраваць мадэль? Якое навучанне: паглыбленае, ансамблевае, з пераводам лепшае? Ці эфектыўна бясконцае навучанне?
Навучанне "мадэлі" ў галіне штучнага інтэлекту (AI) адносіцца да працэсу навучання алгарытму распазнавання заканамернасцей і стварэння прагнозаў на аснове ўваходных даных. Гэты працэс з'яўляецца найважнейшым крокам у машынным навучанні, калі мадэль вучыцца на прыкладах і абагульняе свае веды, каб рабіць дакладныя прагнозы на нябачных дадзеных. там
Як мы можам палепшыць прадукцыйнасць нашай мадэлі, перайшоўшы на класіфікатар глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
Каб павысіць прадукцыйнасць мадэлі шляхам пераходу на класіфікатар глыбокай нейронавай сеткі (DNN) у галіне машыннага навучання ў выпадку выкарыстання ў модзе, можна зрабіць некалькі ключавых крокаў. Глыбокія нейронныя сеткі прадэманстравалі вялікі поспех у розных галінах, уключаючы задачы камп'ютэрнага зроку, такія як класіфікацыя малюнкаў, выяўленне аб'ектаў і сегментацыя. Па