Ano ang pag-aaral ng ensemble?
Ang ensemble learning ay isang machine learning technique na nagsasangkot ng pagsasama-sama ng maraming modelo upang mapabuti ang pangkalahatang performance at predictive power ng system. Ang pangunahing ideya sa likod ng pag-aaral ng ensemble ay na sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga hula ng maramihang mga modelo, ang resultang modelo ay kadalasang maaaring makalampas sa alinman sa mga indibidwal na modelong kasangkot. Mayroong ilang iba't ibang mga diskarte
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang pag-aaral ng ensemble?
Ang ensemble learning ay isang machine learning technique na naglalayong pahusayin ang performance ng isang modelo sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng maraming modelo. Ginagamit nito ang ideya na ang pagsasama-sama ng maraming mahihinang mag-aaral ay maaaring lumikha ng isang malakas na mag-aaral na gumaganap nang mas mahusay kaysa sa anumang indibidwal na modelo. Ang diskarte na ito ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga gawain sa pag-aaral ng makina upang mapahusay ang predictive accuracy,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang Gradient Boosting algorithm?
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 makapangyarihang paraan ng pag-aaral ng ensemble na pinagsasama ang maraming mahihinang mag-aaral, gaya ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2
Ano ang ibig sabihin ng pagsasanay ng isang modelo? Aling uri ng pag-aaral: malalim, ensemble, paglipat ang pinakamahusay? Mabisa ba ang pag-aaral nang walang katapusan?
Ang pagsasanay ng isang "modelo" sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) ay tumutukoy sa proseso ng pagtuturo ng isang algorithm upang makilala ang mga pattern at gumawa ng mga hula batay sa input data. Ang prosesong ito ay isang mahalagang hakbang sa machine learning, kung saan natututo ang modelo mula sa mga halimbawa at ginagawang pangkalahatan ang kaalaman nito upang makagawa ng mga tumpak na hula sa hindi nakikitang data. doon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano namin mapapabuti ang pagganap ng aming modelo sa pamamagitan ng paglipat sa isang deep neural network (DNN) classifier?
Upang pahusayin ang performance ng isang modelo sa pamamagitan ng paglipat sa isang deep neural network (DNN) classifier sa larangan ng machine learning use case sa uso, maraming mahahalagang hakbang ang maaaring gawin. Ang mga malalim na neural network ay nagpakita ng mahusay na tagumpay sa iba't ibang mga domain, kabilang ang mga gawain sa computer vision tulad ng pag-uuri ng imahe, pagtuklas ng bagay, at pag-segment. Sa pamamagitan ng