इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
शुक्रवार, ०१ अप्रिल २०० 19
by लुका डे रुइटर
एन्सेम्बल लर्निङ एउटा मेसिन लर्निङ प्रविधि हो जसमा प्रणालीको समग्र कार्यसम्पादन र भविष्यवाणी गर्ने शक्तिलाई सुधार गर्न बहुविध मोडेलहरू संयोजन गर्ने समावेश हुन्छ। इन्सेम्बल सिकाइको पछाडिको आधारभूत विचार यो हो कि बहुविध मोडेलहरूको भविष्यवाणीहरू जम्मा गरेर, नतिजा मोडेलले प्रायः कुनै पनि व्यक्तिगत मोडेलहरू समावेश गर्न सक्छ। त्यहाँ धेरै फरक दृष्टिकोण छन्
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, बगैंचा, बूस्टिंग, Ensemble Learning, ग्रेडियन्ट बूस्टिङ, मिसिन प्रशिक्षण, अनियमित वनहरू
ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म के हो?
बिहीबार, ० September सेप्टेम्बर २००।
by Wojciech Cieslisnki
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा प्रशिक्षण मोडेलहरू, विशेष गरी गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, सिक्ने प्रक्रियालाई अप्टिमाइज गर्न र भविष्यवाणीहरूको शुद्धता सुधार गर्न विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्ने समावेश छ। यस्तै एउटा एल्गोरिथ्म ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म हो। ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एक शक्तिशाली एम्सेम्बल सिकाइ विधि हो जसले धेरै कमजोर शिक्षार्थीहरूलाई संयोजन गर्दछ, जस्तै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, AutoML Vision - भाग २
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, निर्णय रूखहरू, Ensemble Learning, ग्रेडियन्ट बूस्टिङ, हाइपरपेरामिटरहरू, कमजोर विद्यार्थीहरू