Kio estas ensamble-lernado?
Ensemblolernado estas maŝinlernado tekniko kiu implikas kombini plurajn modelojn por plibonigi la ĝeneralan efikecon kaj prognozan potencon de la sistemo. La baza ideo malantaŭ ensemblolernado estas ke agregante la prognozojn de multoblaj modeloj, la rezulta modelo ofte povas superi iujn ajn da la individuaj modeloj implikitaj. Estas pluraj malsamaj aliroj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kio estas ensembla lernado?
Ensemblolernado estas maŝinlernado tekniko kiu celas plibonigi la agadon de modelo kombinante plurajn modelojn. Ĝi ekspluatas la ideon ke kombini plurajn malfortajn lernantojn povas krei fortan lernanton kiu rezultas pli bone ol iu individua modelo. Ĉi tiu aliro estas vaste uzata en diversaj maŝinlernadaj taskoj por plibonigi prognozan precizecon,
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kio estas la algoritmo de Gradient Boosting?
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 ekzemple
Kion ĝi signifas trejni modelon? Kiu tipo de lernado: profunda, ensemblo, translokigo estas la plej bona? Ĉu lernado estas senfine efika?
Trejni "modelon" en la kampo de Artefarita Inteligenteco (AI) rilatas al la procezo de instruado de algoritmo por rekoni padronojn kaj fari prognozojn bazitajn sur enirdatenoj. Ĉi tiu procezo estas decida paŝo en maŝinlernado, kie la modelo lernas de ekzemploj kaj ĝeneraligas sian scion por fari precizajn prognozojn pri neviditaj datumoj. Tie
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kiel ni povas plibonigi la agadon de nia modelo ŝanĝante al profunda neŭrala reto (DNN) klasigilo?
Por plibonigi la agadon de modelo ŝanĝante al profunda neŭrala reto (DNN) klasigilo en la kampo de maŝinlernada uzokazo en modo, pluraj ŝlosilaj paŝoj povas esti prenitaj. Profundaj neŭralaj retoj montris grandan sukceson en diversaj domajnoj, inkluzive de komputilvidaj taskoj kiel ekzemple bildklasifiko, objektodetekto kaj segmentado. De