Kaj je učenje ansambla?
Petek, april 19 2024
by Luca de Ruijter
Ansambelsko učenje je tehnika strojnega učenja, ki vključuje kombiniranje več modelov za izboljšanje splošne učinkovitosti in napovedne moči sistema. Osnovna ideja za ansambelskim učenjem je, da lahko z združevanjem napovedi več modelov dobljeni model pogosto prekaša katerega koli od vključenih posameznih modelov. Obstaja več različnih pristopov
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Označeni pod:
Umetna inteligenca, Bagging, Povečanje, Učenje ansambla, Gradient krepitev, strojno učenje, Naključni gozdovi
Kaj je algoritem Gradient Boosting?
Četrtek, september 07 2023
by Wojciech Cieslisnki
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 metoda ansambelskega učenja, ki združuje več šibkih učencev, kot je npr
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 2. del
Označeni pod:
Umetna inteligenca, Drevesa odločanja, Učenje ansambla, Gradient krepitev, Hiperparametri, Šibki učenci