ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇందులో సిస్టమ్ యొక్క మొత్తం పనితీరు మరియు అంచనా శక్తిని మెరుగుపరచడానికి బహుళ నమూనాలను కలపడం ఉంటుంది. సమిష్టి అభ్యాసం వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక ఆలోచన ఏమిటంటే, బహుళ నమూనాల అంచనాలను సమగ్రపరచడం ద్వారా, ఫలిత నమూనా తరచుగా ప్రమేయం ఉన్న ఏదైనా వ్యక్తిగత నమూనాలను అధిగమించగలదు. అనేక విభిన్న విధానాలు ఉన్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
సమిష్టి అభ్యాసం అంటే ఏమిటి?
సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇది బహుళ మోడల్లను కలపడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. బహుళ బలహీన అభ్యాసకులను కలపడం ద్వారా ఏదైనా వ్యక్తిగత మోడల్ కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరిచే బలమైన అభ్యాసకుడిని సృష్టించగలదనే ఆలోచనను ఇది ప్రభావితం చేస్తుంది. ప్రిడిక్టివ్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఈ విధానం వివిధ యంత్ర అభ్యాస పనులలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది,
గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో శిక్షణ నమూనాలు, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు అంచనాల ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ఉంటుంది. అటువంటి అల్గోరిథం గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం. గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అనేది అనేక బలహీన అభ్యాసకులను మిళితం చేసే శక్తివంతమైన సమిష్టి అభ్యాస పద్ధతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం అంటే ఏమిటి? ఏ రకమైన అభ్యాసం: లోతైన, సమిష్టి, బదిలీ ఉత్తమం? నేర్చుకోవడం నిరవధికంగా ప్రభావవంతంగా ఉందా?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో "మోడల్"కి శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు ఇన్పుట్ డేటా ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడానికి అల్గారిథమ్ను బోధించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ మెషీన్ లెర్నింగ్లో కీలకమైన దశ, ఇక్కడ మోడల్ ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు కనిపించని డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి దాని జ్ఞానాన్ని సాధారణీకరిస్తుంది. అక్కడ
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మేము మా మోడల్ పనితీరును ఎలా మెరుగుపరచవచ్చు?
ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేస్ రంగంలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (DNN) వర్గీకరణకు మారడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, అనేక కీలక దశలను తీసుకోవచ్చు. ఇమేజ్ వర్గీకరణ, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెగ్మెంటేషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లతో సహా వివిధ డొమైన్లలో డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు గొప్ప విజయాన్ని చూపించాయి. ద్వారా