Kasama sa mga modelo ng pagsasanay sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang paggamit ng iba't ibang algorithm upang i-optimize ang proseso ng pag-aaral at pagbutihin ang katumpakan ng mga hula. Ang isa sa gayong algorithm ay ang Gradient Boosting algorithm.
Ang Gradient Boosting ay isang mahusay na paraan ng pag-aaral ng ensemble na pinagsasama-sama ang maraming mahihinang mag-aaral, gaya ng mga decision tree, upang lumikha ng isang malakas na predictive na modelo. Gumagana ito sa pamamagitan ng paulit-ulit na pagsasanay ng mga bagong modelo na tumutuon sa mga error na ginawa ng mga nakaraang modelo, na unti-unting binabawasan ang pangkalahatang error. Ang prosesong ito ay paulit-ulit hanggang sa makamit ang isang kasiya-siyang antas ng katumpakan.
Upang sanayin ang isang modelo gamit ang Gradient Boosting algorithm, ilang hakbang ang kailangang sundin. Una, ang dataset ay kailangang ihanda sa pamamagitan ng paghahati nito sa isang set ng pagsasanay at isang set ng pagpapatunay. Ang set ng pagsasanay ay ginagamit upang sanayin ang modelo, habang ang set ng pagpapatunay ay ginagamit upang suriin ang pagganap at gumawa ng mga kinakailangang pagsasaayos.
Susunod, inilapat ang Gradient Boosting algorithm sa set ng pagsasanay. Nagsisimula ang algorithm sa pamamagitan ng paglalagay ng paunang modelo sa data. Pagkatapos, kinakalkula nito ang mga error na ginawa ng modelong ito at ginagamit ang mga ito upang sanayin ang isang bagong modelo na nakatuon sa pagbabawas ng mga error na ito. Ang prosesong ito ay paulit-ulit para sa isang tiyak na bilang ng mga pag-ulit, na ang bawat bagong modelo ay higit na pinapaliit ang mga error ng mga nakaraang modelo.
Sa panahon ng proseso ng pagsasanay, mahalagang ibagay ang mga hyperparameter upang ma-optimize ang pagganap ng modelo. Kinokontrol ng mga hyperparameter ang iba't ibang aspeto ng algorithm, tulad ng rate ng pagkatuto, bilang ng mga pag-ulit, at pagiging kumplikado ng mga mahihinang nag-aaral. Ang pag-tune sa mga hyperparameter na ito ay nakakatulong upang mahanap ang pinakamainam na balanse sa pagitan ng pagiging kumplikado at generalization ng modelo.
Kapag nakumpleto na ang proseso ng pagsasanay, maaaring gamitin ang sinanay na modelo upang gumawa ng mga hula sa bago, hindi nakikitang data. Natuto ang modelo mula sa hanay ng pagsasanay at dapat na magawang i-generalize ang mga hula nito sa mga bagong pagkakataon.
Kasama sa mga modelo ng pagsasanay sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang paggamit ng mga algorithm gaya ng Gradient Boosting upang paulit-ulit na sanayin ang mga modelo na nagpapaliit ng mga error at pahusayin ang katumpakan ng hula. Ang pag-tune ng mga hyperparameter ay mahalaga upang ma-optimize ang pagganap ng modelo. Ang sinanay na modelo ay maaaring gamitin upang gumawa ng mga hula sa bagong data.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning