Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
Η εκμάθηση συνόλου είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει το συνδυασμό πολλαπλών μοντέλων για τη βελτίωση της συνολικής απόδοσης και της προγνωστικής ισχύος του συστήματος. Η βασική ιδέα πίσω από την εκμάθηση συνόλου είναι ότι με τη συγκέντρωση των προβλέψεων πολλαπλών μοντέλων, το μοντέλο που προκύπτει μπορεί συχνά να ξεπεράσει οποιοδήποτε από τα μεμονωμένα μοντέλα που εμπλέκονται. Υπάρχουν πολλές διαφορετικές προσεγγίσεις
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Εισαγωγή, Τι είναι η μηχανική μάθηση
Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
Η εκμάθηση συνόλου είναι μια τεχνική μηχανικής εκμάθησης που στοχεύει στη βελτίωση της απόδοσης ενός μοντέλου συνδυάζοντας πολλαπλά μοντέλα. Αξιοποιεί την ιδέα ότι ο συνδυασμός πολλών αδύναμων μαθητών μπορεί να δημιουργήσει έναν δυνατό μαθητή που αποδίδει καλύτερα από οποιοδήποτε μεμονωμένο μοντέλο. Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιείται ευρέως σε διάφορες εργασίες μηχανικής μάθησης για τη βελτίωση της προγνωστικής ακρίβειας,
Τι είναι ο αλγόριθμος Gradient Boosting;
Τα μοντέλα εκπαίδευσης στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, συγκεκριμένα στο πλαίσιο του Google Cloud Machine Learning, περιλαμβάνουν τη χρήση διαφόρων αλγορίθμων για τη βελτιστοποίηση της διαδικασίας μάθησης και τη βελτίωση της ακρίβειας των προβλέψεων. Ένας τέτοιος αλγόριθμος είναι ο αλγόριθμος Gradient Boosting. Το Gradient Boosting είναι μια ισχυρή μέθοδος εκμάθησης συνόλου που συνδυάζει πολλούς αδύναμους μαθητές, όπως π.χ
Τι σημαίνει να εκπαιδεύεις ένα μοντέλο; Ποιο είδος μάθησης: βαθιά, σύνολο, μεταφορά είναι το καλύτερο; Είναι η μάθηση απεριόριστα αποτελεσματική;
Η εκπαίδευση ενός «μοντέλου» στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) αναφέρεται στη διαδικασία διδασκαλίας ενός αλγορίθμου για την αναγνώριση προτύπων και την πραγματοποίηση προβλέψεων βάσει δεδομένων εισόδου. Αυτή η διαδικασία είναι ένα κρίσιμο βήμα στη μηχανική μάθηση, όπου το μοντέλο μαθαίνει από παραδείγματα και γενικεύει τις γνώσεις του για να κάνει ακριβείς προβλέψεις σε αόρατα δεδομένα. Εκεί
Πώς μπορούμε να βελτιώσουμε την απόδοση του μοντέλου μας μεταβαίνοντας σε έναν ταξινομητή βαθιάς νευρωνικού δικτύου (DNN);
Για να βελτιωθεί η απόδοση ενός μοντέλου με τη μετάβαση σε έναν ταξινομητή βαθέων νευρωνικών δικτύων (DNN) στον τομέα της χρήσης μηχανικής μάθησης στη μόδα, μπορούν να γίνουν αρκετά βασικά βήματα. Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα έχουν επιδείξει μεγάλη επιτυχία σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων εργασιών όρασης υπολογιστών όπως ταξινόμηση εικόνων, ανίχνευση αντικειμένων και τμηματοποίηση. Με