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.
Gradient Boosting - гэта магутны ансамблевы метад навучання, які аб'ядноўвае некалькі слабых навучэнцаў, такіх як дрэвы рашэнняў, для стварэння моцнай прагнастычнай мадэлі. Ён працуе шляхам ітэратыўнага навучання новых мадэляў, якія сканцэнтраваны на памылках папярэдніх мадэляў, паступова зніжаючы агульную памылку. Гэты працэс паўтараецца, пакуль не будзе дасягнуты здавальняючы ўзровень дакладнасці.
Каб навучыць мадэль з дапамогай алгарытму Gradient Boosting, трэба выканаць некалькі этапаў. Па-першае, набор даных трэба падрыхтаваць, падзяліўшы яго на набор для навучання і набор для праверкі. Навучальны набор выкарыстоўваецца для навучання мадэлі, у той час як набор праверкі выкарыстоўваецца для ацэнкі прадукцыйнасці і ўнясення неабходных карэкціровак.
Далей да навучальнага набору прымяняецца алгарытм Gradient Boosting. Алгарытм пачынаецца з падганяння пачатковай мадэлі да дадзеных. Затым ён вылічае памылкі, дапушчаныя гэтай мадэллю, і выкарыстоўвае іх для навучання новай мадэлі, якая сканцэнтравана на памяншэнні гэтых памылак. Гэты працэс паўтараецца на працягу зададзенай колькасці ітэрацый, прычым кожная новая мадэль дадаткова мінімізуе памылкі папярэдніх мадэляў.
У працэсе навучання важна наладзіць гіперпараметры для аптымізацыі прадукцыйнасці мадэлі. Гіперпараметры кантралююць розныя аспекты алгарытму, такія як хуткасць навучання, колькасць ітэрацый і складанасць слабых навучэнцаў. Настройка гэтых гіперпараметраў дапамагае знайсці аптымальны баланс паміж складанасцю мадэлі і абагульненнем.
Пасля завяршэння працэсу навучання навучаную мадэль можна выкарыстоўваць для прагназавання новых, нябачаных дадзеных. Мадэль навучылася з навучальнага набору і павінна мець магчымасць абагульніць свае прагнозы на новыя выпадкі.
Навучальныя мадэлі ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning, уключаюць выкарыстанне такіх алгарытмаў, як Gradient Boosting, для ітэратыўнага навучання мадэляў, якія мінімізуюць памылкі і павышаюць дакладнасць прагназавання. Налада гіперпараметраў важная для аптымізацыі прадукцыйнасці мадэлі. Затым навучаную мадэль можна выкарыстоўваць для прагназавання новых даных.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".