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 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