Modeli usposabljanja na področju umetne inteligence, posebej v kontekstu Google Cloud Machine Learning, vključujejo uporabo različnih algoritmov za optimizacijo učnega procesa in izboljšanje natančnosti napovedi. Eden takih algoritmov je algoritem Gradient Boosting.
Gradient Boosting je zmogljiva učna metoda ansambla, ki združuje več šibkih učencev, kot so odločitvena drevesa, da ustvari močan napovedni model. Deluje tako, da iterativno usposablja nove modele, ki se osredotočajo na napake, ki so jih povzročili prejšnji modeli, in postopoma zmanjšuje skupno napako. Ta postopek se ponavlja, dokler ni dosežena zadovoljiva raven natančnosti.
Za usposabljanje modela z uporabo algoritma Gradient Boosting je treba slediti več korakom. Najprej je treba pripraviti nabor podatkov tako, da ga razdelimo na nabor za usposabljanje in nabor za validacijo. Usposabljalni niz se uporablja za usposabljanje modela, medtem ko se validacijski niz uporablja za ovrednotenje delovanja in potrebne prilagoditve.
Nato se algoritem Gradient Boosting uporabi za vadbeni niz. Algoritem se začne s prilagajanjem začetnega modela podatkom. Nato izračuna napake, ki jih naredi ta model, in jih uporabi za usposabljanje novega modela, ki se osredotoča na zmanjšanje teh napak. Ta postopek se ponavlja za določeno število ponovitev, pri čemer vsak nov model dodatno zmanjša napake prejšnjih modelov.
Med procesom usposabljanja je pomembno prilagoditi hiperparametre za optimizacijo delovanja modela. Hiperparametri nadzorujejo različne vidike algoritma, kot so hitrost učenja, število ponovitev in kompleksnost šibkih učencev. Prilagoditev teh hiperparametrov pomaga najti optimalno ravnovesje med kompleksnostjo modela in generalizacijo.
Ko je proces usposabljanja končan, se lahko usposobljeni model uporabi za napovedovanje novih, še nevidenih podatkov. Model se je učil iz nabora za usposabljanje in bi moral biti sposoben posplošiti svoje napovedi na nove primere.
Modeli usposabljanja na področju umetne inteligence, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning, vključujejo uporabo algoritmov, kot je Gradient Boosting, za iterativno usposabljanje modelov, ki zmanjšajo napake in izboljšajo natančnost napovedi. Nastavitev hiperparametrov je pomembna za optimizacijo delovanja modela. Izurjen model lahko nato uporabite za napovedovanje novih podatkov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
- Ali je Tensorflow mogoče uporabiti za usposabljanje in sklepanje globokih nevronskih mrež (DNN)?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju