Trejnaj modeloj en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, implikas uzi diversajn algoritmojn por optimumigi la lernadon kaj plibonigi la precizecon de antaŭdiroj. Unu tia algoritmo estas la Gradient Boosting-algoritmo.
Gradienta Akcelo estas potenca ensembla lernmetodo, kiu kombinas plurajn malfortajn lernantojn, kiel decidajn arbojn, por krei fortan prognozan modelon. Ĝi funkcias ripete trejnante novajn modelojn, kiuj fokusiĝas al la eraroj faritaj de la antaŭaj modeloj, iom post iom reduktante la ĝeneralan eraron. Ĉi tiu procezo estas ripetita ĝis kontentiga nivelo de precizeco estas atingita.
Por trejni modelon uzante la algoritmon de Gradient Boosting, pluraj paŝoj devas esti sekvitaj. Unue, la datumaro devas esti preta dividante ĝin en trejnan aron kaj validuman aron. La trejna aro estas uzata por trejni la modelon, dum la validumaro estas uzata por taksi la agadon kaj fari necesajn alĝustigojn.
Poste, la algoritmo de Gradient Boosting estas aplikata al la trejna aro. La algoritmo komenciĝas per konvenado de komenca modelo al la datenoj. Poste, ĝi kalkulas la erarojn faritajn de ĉi tiu modelo kaj uzas ilin por trejni novan modelon, kiu koncentriĝas pri reduktado de ĉi tiuj eraroj. Tiu procezo estas ripetita por precizigita nombro da ripetoj, kun ĉiu nova modelo plue minimumiganta la erarojn de la antaŭaj modeloj.
Dum la trejnado, gravas agordi hiperparametrojn por optimumigi la agadon de la modelo. Hiperparametroj kontrolas diversajn aspektojn de la algoritmo, kiel la lernado-rapideco, la nombro da ripetoj kaj la komplekseco de la malfortaj lernantoj. Agordi tiujn hiperparametrojn helpas trovi la optimuman ekvilibron inter modelkomplekseco kaj ĝeneraligo.
Post kiam la trejnadprocezo estas kompleta, la trejnita modelo povas esti uzata por fari prognozojn pri novaj, neviditaj datumoj. La modelo lernis de la trejna aro kaj devus povi ĝeneraligi siajn antaŭdirojn al novaj okazoj.
Trejnaj modeloj en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, implikas utiligi algoritmojn kiel Gradient Boosting por ripete trejni modelojn kiuj minimumigas erarojn kaj plibonigas prognozoprecizecon. Agordo de hiperparametroj estas grava por optimumigi la agadon de la modelo. La edukita modelo tiam povas esti utiligita por fari prognozojn pri novaj datenoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Progresante en Maŝinlernado:
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Ĉu avida reĝimo malhelpas la distribuitan komputikan funkcion de TensorFlow?
- Ĉu Google-nubaj solvoj povas esti uzataj por malkunligi komputadon de stokado por pli efika trejnado de la ML-modelo kun grandaj datumoj?
- Ĉu la Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo kaj pritraktas rimedan ĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita?
- Ĉu eblas trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaj aroj sen singultoj?
- Kiam vi uzas CMLE, ĉu krei version postulas specifi fonton de eksportita modelo?
- Ĉu CMLE povas legi el datumoj de stokado de Google Cloud kaj uzi specifitan trejnitan modelon por konkludo?
- Ĉu Tensorflow povas esti uzata por trejnado kaj inferenco de profundaj neŭralaj retoj (DNN)?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Antaŭenigo en Maŝina Lernado