Wat is ensamble learning?
Ensembleleer is 'n masjienleertegniek wat die kombinasie van verskeie modelle behels om die algehele werkverrigting en voorspellende krag van die stelsel te verbeter. Die basiese idee agter ensembleleer is dat deur die voorspellings van veelvuldige modelle saam te voeg, die resulterende model dikwels beter as enige van die betrokke individuele modelle kan presteer. Daar is verskeie verskillende benaderings
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Wat is ensemble-leer?
Ensembleleer is 'n masjienleertegniek wat daarop gemik is om die prestasie van 'n model te verbeter deur verskeie modelle te kombineer. Dit maak gebruik van die idee dat die kombinasie van verskeie swak leerders 'n sterk leerder kan skep wat beter presteer as enige individuele model. Hierdie benadering word wyd gebruik in verskeie masjienleertake om voorspellende akkuraatheid te verbeter,
Wat is die Gradient Boosting-algoritme?
Opleidingsmodelle in die veld van Kunsmatige Intelligensie, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer, behels die gebruik van verskeie algoritmes om die leerproses te optimaliseer en die akkuraatheid van voorspellings te verbeter. Een so 'n algoritme is die Gradient Boosting-algoritme. Gradient Boosting is 'n kragtige ensemble-leermetode wat verskeie swak leerders kombineer, soos
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, AutoML Visie - deel 2
Wat beteken dit om 'n model op te lei? Watter tipe leer: diep, ensemble, oordrag is die beste? Is leer onbepaald doeltreffend?
Opleiding van 'n "model" in die veld van Kunsmatige Intelligensie (KI) verwys na die proses om 'n algoritme te leer om patrone te herken en voorspellings te maak gebaseer op insetdata. Hierdie proses is 'n deurslaggewende stap in masjienleer, waar die model uit voorbeelde leer en sy kennis veralgemeen om akkurate voorspellings oor onsigbare data te maak. Daar
Hoe kan ons die werkverrigting van ons model verbeter deur oor te skakel na 'n diep neurale netwerk (DNN) klassifiseerder?
Om die werkverrigting van 'n model te verbeter deur oor te skakel na 'n diep neurale netwerk (DNN) klassifiseerder in die veld van masjienleer gebruiksgevalle in die mode, kan verskeie sleutelstappe geneem word. Diep neurale netwerke het groot sukses getoon in verskeie domeine, insluitend rekenaarvisietake soos beeldklassifikasie, objekbespeuring en segmentering. Deur