مدلهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در زمینه Google Cloud Machine Learning، شامل استفاده از الگوریتمهای مختلف برای بهینهسازی فرآیند یادگیری و بهبود دقت پیشبینیها است. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم تقویت گرادیان است.
Gradient Boosting یک روش یادگیری گروهی قدرتمند است که چندین یادگیرنده ضعیف مانند درخت تصمیم را برای ایجاد یک مدل پیشبینی قوی ترکیب میکند. با آموزش مکرر مدلهای جدید که بر روی خطاهای مدلهای قبلی تمرکز میکنند، کار میکند و به تدریج خطای کلی را کاهش میدهد. این روند تا زمانی که به سطح رضایت بخشی از دقت دست یابد تکرار می شود.
برای آموزش یک مدل با استفاده از الگوریتم Gradient Boosting، چندین مرحله باید دنبال شود. ابتدا، مجموعه داده باید با تقسیم آن به یک مجموعه آموزشی و یک مجموعه اعتبار سنجی آماده شود. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل استفاده می شود، در حالی که مجموعه اعتبار سنجی برای ارزیابی عملکرد و انجام تنظیمات لازم استفاده می شود.
سپس الگوریتم Gradient Boosting بر روی مجموعه آموزشی اعمال می شود. الگوریتم با برازش یک مدل اولیه به داده ها شروع می شود. سپس خطاهای این مدل را محاسبه کرده و از آنها برای آموزش مدل جدیدی استفاده می کند که بر کاهش این خطاها تمرکز دارد. این فرآیند برای تعداد مشخصی از تکرارها تکرار می شود و هر مدل جدید خطاهای مدل های قبلی را به حداقل می رساند.
در طول فرآیند آموزش، تنظیم فراپارامترها برای بهینه سازی عملکرد مدل مهم است. فراپارامترها جنبههای مختلف الگوریتم مانند سرعت یادگیری، تعداد تکرارها و پیچیدگی زبانآموزان ضعیف را کنترل میکنند. تنظیم این فراپارامترها به یافتن تعادل بهینه بین پیچیدگی مدل و تعمیم کمک می کند.
هنگامی که فرآیند آموزش کامل شد، می توان از مدل آموزش دیده برای پیش بینی داده های جدید و دیده نشده استفاده کرد. مدل از مجموعه آموزشی یاد گرفته است و باید بتواند پیش بینی های خود را به نمونه های جدید تعمیم دهد.
مدلهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در زمینه Google Cloud Machine Learning، شامل استفاده از الگوریتمهایی مانند Gradient Boosting برای آموزش تکراری مدلهایی است که خطاها را به حداقل میرساند و دقت پیشبینی را بهبود میبخشد. تنظیم فراپارامترها برای بهینه سازی عملکرد مدل مهم است. سپس می توان از مدل آموزش دیده برای پیش بینی داده های جدید استفاده کرد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت در یادگیری ماشین:
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- آیا حالت مشتاق از عملکرد محاسباتی توزیع شده TensorFlow جلوگیری می کند؟
- آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
- آیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) جمعآوری و پیکربندی خودکار منابع را ارائه میدهد و پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت میکند؟
- آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
- هنگام استفاده از CMLE، آیا ایجاد یک نسخه نیاز به تعیین منبع یک مدل صادراتی دارد؟
- آیا CMLE میتواند دادههای ذخیرهسازی Google Cloud را بخواند و از یک مدل آموزشدیده مشخص برای استنتاج استفاده کند؟
- آیا می توان از Tensorflow برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق (DNN) استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در پیشرفت در یادگیری ماشین مشاهده کنید