Hva er ensamble learning?
Ensemblelæring er en maskinlæringsteknikk som innebærer å kombinere flere modeller for å forbedre den generelle ytelsen og prediktive kraften til systemet. Den grunnleggende ideen bak ensemblelæring er at ved å aggregere spådommene til flere modeller, kan den resulterende modellen ofte utkonkurrere enhver av de individuelle modellene som er involvert. Det er flere forskjellige tilnærminger
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Hva er ensemblelæring?
Ensemblelæring er en maskinlæringsteknikk som tar sikte på å forbedre ytelsen til en modell ved å kombinere flere modeller. Det utnytter ideen om at kombinasjon av flere svake elever kan skape en sterk elev som presterer bedre enn noen individuell modell. Denne tilnærmingen er mye brukt i forskjellige maskinlæringsoppgaver for å forbedre prediktiv nøyaktighet,
Hva er Gradient Boosting-algoritmen?
Opplæringsmodeller innen kunstig intelligens, spesielt i sammenheng med Google Cloud Machine Learning, involverer bruk av ulike algoritmer for å optimalisere læringsprosessen og forbedre nøyaktigheten av spådommer. En slik algoritme er Gradient Boosting-algoritmen. Gradient Boosting er en kraftig ensemblelæringsmetode som kombinerer flere svake elever, som f.eks
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, AutoML Vision - del 2
Hva vil det si å trene en modell? Hvilken type læring: dyp, ensemble, overføring er best? Er læring uendelig effektiv?
Trening av en "modell" innen kunstig intelligens (AI) refererer til prosessen med å lære en algoritme å gjenkjenne mønstre og lage spådommer basert på inndata. Denne prosessen er et avgjørende skritt i maskinlæring, der modellen lærer av eksempler og generaliserer kunnskapen for å lage nøyaktige spådommer på usynlige data. Der
Hvordan kan vi forbedre ytelsen til modellen vår ved å bytte til en deep neural network (DNN) klassifikator?
For å forbedre ytelsen til en modell ved å bytte til en dypt nevralt nettverk (DNN) klassifiserer innen maskinlæringsbruk på moten, kan flere viktige skritt tas. Dype nevrale nettverk har vist stor suksess i forskjellige domener, inkludert datasynoppgaver som bildeklassifisering, objektdeteksjon og segmentering. Av