Kas ir ansambļa mācīšanās?
Ansambļa mācīšanās ir mašīnmācīšanās paņēmiens, kas ietver vairāku modeļu apvienošanu, lai uzlabotu sistēmas vispārējo veiktspēju un paredzamo jaudu. Ansambļa mācīšanās pamatideja ir tāda, ka, apkopojot vairāku modeļu prognozes, iegūtais modelis bieži var pārspēt jebkuru no atsevišķiem iesaistītajiem modeļiem. Ir vairākas dažādas pieejas
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kas ir ansambļa mācīšanās?
Ansambļa mācīšanās ir mašīnmācīšanās tehnika, kuras mērķis ir uzlabot modeļa veiktspēju, apvienojot vairākus modeļus. Tas izmanto ideju, ka, apvienojot vairākus vājus apmācāmos, var izveidot spēcīgu apmācāmo, kas darbojas labāk nekā jebkurš atsevišķs modelis. Šo pieeju plaši izmanto dažādos mašīnmācīšanās uzdevumos, lai uzlabotu prognozēšanas precizitāti,
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kas ir gradienta palielināšanas algoritms?
Mācību modeļi mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning, ietver dažādu algoritmu izmantošanu, lai optimizētu mācību procesu un uzlabotu prognožu precizitāti. Viens no šādiem algoritmiem ir Gradienta palielināšanas algoritms. Gradient Boosting ir spēcīga ansambļa mācību metode, kas apvieno vairākus vājus izglītojamos, piemēram,
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, AutoML Vision — 2. daļa
Ko nozīmē apmācīt modeli? Kurš mācīšanās veids: dziļā, ansambļa, pārnesuma ir vislabākais? Vai mācīšanās bezgalīgi ir efektīva?
"Modeļa" apmācība mākslīgā intelekta (AI) jomā attiecas uz algoritma mācīšanas procesu, lai atpazītu modeļus un veiktu prognozes, pamatojoties uz ievades datiem. Šis process ir būtisks posms mašīnmācībā, kurā modelis mācās no piemēriem un vispārina savas zināšanas, lai veiktu precīzas prognozes par neredzētiem datiem. Tur
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kā mēs varam uzlabot sava modeļa veiktspēju, pārslēdzoties uz dziļā neironu tīkla (DNN) klasifikatoru?
Lai uzlabotu modeļa veiktspēju, pārejot uz dziļā neironu tīkla (DNN) klasifikatoru mašīnmācīšanās lietojuma jomā, var veikt vairākus galvenos soļus. Dziļie neironu tīkli ir parādījuši lielus panākumus dažādās jomās, tostarp datorredzes uzdevumos, piemēram, attēlu klasifikācijā, objektu noteikšanā un segmentācijā. Autors