आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण मॉडल, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने और भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है। ऐसा ही एक एल्गोरिदम है ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम।
ग्रेडिएंट बूस्टिंग एक शक्तिशाली सामूहिक शिक्षण पद्धति है जो एक मजबूत पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए कई कमजोर शिक्षार्थियों, जैसे निर्णय वृक्ष, को जोड़ती है। यह नए मॉडलों को पुनरावृत्त रूप से प्रशिक्षित करके काम करता है जो पिछले मॉडलों द्वारा की गई त्रुटियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, धीरे-धीरे समग्र त्रुटि को कम करते हैं। सटीकता का संतोषजनक स्तर प्राप्त होने तक यह प्रक्रिया दोहराई जाती है।
ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, कई चरणों का पालन करने की आवश्यकता होती है। सबसे पहले, डेटासेट को एक प्रशिक्षण सेट और एक सत्यापन सेट में विभाजित करके तैयार करने की आवश्यकता है। प्रशिक्षण सेट का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जबकि सत्यापन सेट का उपयोग प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और आवश्यक समायोजन करने के लिए किया जाता है।
इसके बाद, ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षण सेट पर लागू किया जाता है। एल्गोरिदम डेटा में एक प्रारंभिक मॉडल फिट करके शुरू होता है। फिर, यह इस मॉडल द्वारा की गई त्रुटियों की गणना करता है और उनका उपयोग एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करता है जो इन त्रुटियों को कम करने पर केंद्रित है। इस प्रक्रिया को निर्दिष्ट संख्या में पुनरावृत्तियों के लिए दोहराया जाता है, प्रत्येक नए मॉडल में पिछले मॉडल की त्रुटियों को और कम किया जाता है।
प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना महत्वपूर्ण है। हाइपरपैरामीटर एल्गोरिदम के विभिन्न पहलुओं को नियंत्रित करते हैं, जैसे सीखने की दर, पुनरावृत्तियों की संख्या और कमजोर शिक्षार्थियों की जटिलता। इन हाइपरपैरामीटर को ट्यून करने से मॉडल जटिलता और सामान्यीकरण के बीच इष्टतम संतुलन खोजने में मदद मिलती है।
एक बार प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरी हो जाने के बाद, प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। मॉडल ने प्रशिक्षण सेट से सीखा है और उसे नए उदाहरणों के लिए अपनी भविष्यवाणियों को सामान्यीकृत करने में सक्षम होना चाहिए।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रशिक्षण मॉडल, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में, मॉडल को पुनरावृत्त रूप से प्रशिक्षित करने के लिए ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है जो त्रुटियों को कम करता है और भविष्यवाणी सटीकता में सुधार करता है। मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना महत्वपूर्ण है। प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग नए डेटा पर पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।
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