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 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