इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
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
ensemble शिक्षा के हो?
एन्सेम्बल लर्निङ एक मेसिन लर्निङ प्रविधि हो जसले धेरै मोडेलहरू संयोजन गरेर मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्ने लक्ष्य राख्छ। यसले धेरै कमजोर शिक्षार्थीहरूलाई संयोजन गर्नाले कुनै पनि व्यक्तिगत मोडेलभन्दा राम्रो प्रदर्शन गर्ने बलियो शिक्षार्थी सिर्जना गर्न सक्छ भन्ने विचारको लाभ उठाउँछ। यो दृष्टिकोण व्यापक रूपमा विभिन्न मेशिन लर्निंग कार्यहरूमा भविष्यवाणी सटीकता बढाउन प्रयोग गरिन्छ,
ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म के हो?
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
मोडेललाई तालिम दिनुको अर्थ के हो? कुन प्रकारको शिक्षा: गहिरो, ensemble, स्थानान्तरण सबै भन्दा राम्रो छ? के सिकाइ अनिश्चित रूपमा प्रभावकारी छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को क्षेत्रमा "मोडेल" को प्रशिक्षणले ढाँचाहरू पहिचान गर्न र इनपुट डेटामा आधारित भविष्यवाणीहरू गर्न एल्गोरिदम सिकाउने प्रक्रियालाई बुझाउँछ। यो प्रक्रिया मेसिन लर्निङमा एउटा महत्त्वपूर्ण चरण हो, जहाँ मोडेलले उदाहरणहरूबाट सिक्छ र नदेखेको डाटामा सही भविष्यवाणी गर्न आफ्नो ज्ञानलाई सामान्य बनाउँछ। त्यहाँ
डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) क्लासिफायरमा स्विच गरेर हामी कसरी हाम्रो मोडेलको प्रदर्शन सुधार गर्न सक्छौं?
फेसनमा मेसिन लर्निङ प्रयोग केसको क्षेत्रमा गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNN) क्लासिफायरमा स्विच गरेर मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्न, धेरै मुख्य कदमहरू लिन सकिन्छ। गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूले विभिन्न डोमेनहरूमा ठूलो सफलता देखाएको छ, कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरू जस्तै छवि वर्गीकरण, वस्तु पत्ता लगाउने, र विभाजन। द्वारा