आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा प्रशिक्षण मोडेलहरू, विशेष गरी Google क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, सिक्ने प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्न र भविष्यवाणीहरूको शुद्धता सुधार गर्न विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्ने समावेश छ। यस्तै एउटा एल्गोरिथ्म ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म हो।
ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एउटा शक्तिशाली सिकाइ विधि हो जसले एक बलियो भविष्यवाणी गर्ने मोडेल सिर्जना गर्न निर्णय रूखहरू जस्ता धेरै कमजोर शिक्षार्थीहरूलाई संयोजन गर्दछ। यसले नयाँ मोडेलहरूलाई पुनरावृत्ति तालिम दिएर काम गर्दछ जुन अघिल्लो मोडेलहरूद्वारा गरिएका त्रुटिहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्दछ, क्रमशः समग्र त्रुटिलाई कम गर्दै। यो प्रक्रिया सन्तोषजनक शुद्धता प्राप्त नभएसम्म दोहोर्याइएको छ।
ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिदम प्रयोग गरेर मोडेललाई तालिम दिन, धेरै चरणहरू पछ्याउन आवश्यक छ। सर्वप्रथम, डेटासेटलाई प्रशिक्षण सेट र प्रमाणीकरण सेटमा विभाजन गरेर तयार गर्न आवश्यक छ। प्रशिक्षण सेट मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ, जबकि प्रमाणीकरण सेट प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न र आवश्यक समायोजन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
अर्को, तालिम सेटमा ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिदम लागू हुन्छ। एल्गोरिदम डाटामा प्रारम्भिक मोडेल फिट गरेर सुरु हुन्छ। त्यसपछि, यसले यस मोडेलद्वारा गरिएका त्रुटिहरूको गणना गर्छ र तिनीहरूलाई यी त्रुटिहरूलाई कम गर्नमा केन्द्रित नयाँ मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गर्छ। यो प्रक्रिया निर्दिष्ट संख्याको पुनरावृत्तिको लागि दोहोर्याइएको छ, प्रत्येक नयाँ मोडेलले अघिल्लो मोडेलका त्रुटिहरूलाई न्यूनीकरण गर्दै।
प्रशिक्षण प्रक्रियाको बखत, मोडेलको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न हाइपरपेरामिटरहरू ट्युन गर्न महत्त्वपूर्ण छ। हाइपरपेरामिटरहरूले एल्गोरिदमका विभिन्न पक्षहरूलाई नियन्त्रण गर्दछ, जस्तै सिकाइ दर, पुनरावृत्तिहरूको संख्या, र कमजोर सिकाउनेहरूको जटिलता। यी हाइपरपेरामिटरहरू ट्युनिङले मोडेल जटिलता र सामान्यीकरण बीचको इष्टतम सन्तुलन पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ।
एक पटक प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरा भएपछि, प्रशिक्षित मोडेल नयाँ, नदेखेको डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। मोडेलले प्रशिक्षण सेटबाट सिकेको छ र नयाँ उदाहरणहरूमा यसको भविष्यवाणीहरू सामान्यीकरण गर्न सक्षम हुनुपर्छ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा प्रशिक्षण मोडेलहरू, विशेष गरी Google क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्न समावेश गर्दछ जस्तै ग्रेडियन्ट बूस्टिङलाई पुनरावृत्ति रूपमा मोडेलहरूलाई तालिम दिनका लागि जसले त्रुटिहरूलाई कम गर्छ र भविष्यवाणी शुद्धतामा सुधार गर्छ। मोडेलको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न हाइपरपेरामिटरहरू ट्युनिङ गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। प्रशिक्षित मोडेललाई नयाँ डाटामा भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
- के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई स्वेच्छाचारी रूपमा ठूला डाटा सेटहरूमा कुनै हिचकी बिना तालिम दिन सम्भव छ?
- CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
- के CMLE ले गुगल क्लाउड भण्डारण डाटाबाट पढ्न र अनुमानका लागि निर्दिष्ट प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न सक्छ?
- के Tensorflow लाई प्रशिक्षण र गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNNs) को अनुमान को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
Advancing in Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्