एन्सेम्बल लर्निंग क्या है?
एन्सेम्बल लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें सिस्टम के समग्र प्रदर्शन और पूर्वानुमानित शक्ति को बेहतर बनाने के लिए कई मॉडलों का संयोजन शामिल है। सामूहिक शिक्षण के पीछे मूल विचार यह है कि कई मॉडलों की भविष्यवाणियों को एकत्रित करके, परिणामी मॉडल अक्सर शामिल किसी भी व्यक्तिगत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
सामूहिक शिक्षण क्या है?
एन्सेम्बल लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उद्देश्य कई मॉडलों को मिलाकर एक मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करना है। यह इस विचार का लाभ उठाता है कि कई कमजोर शिक्षार्थियों के संयोजन से एक मजबूत शिक्षार्थी तैयार किया जा सकता है जो किसी भी व्यक्तिगत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। पूर्वानुमानित सटीकता को बढ़ाने के लिए विभिन्न मशीन सीखने के कार्यों में इस दृष्टिकोण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है,
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ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिथम क्या है?
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 कई कमजोर शिक्षार्थियों को जोड़ती है, जैसे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, ऑटोएमएल विज़न - भाग 2
किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने का क्या मतलब है? किस प्रकार की शिक्षा: गहन, सामूहिक, स्थानांतरण सर्वोत्तम है? क्या सीखना अनिश्चित काल तक कुशल है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में एक "मॉडल" का प्रशिक्षण पैटर्न को पहचानने और इनपुट डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए एक एल्गोरिदम सिखाने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह प्रक्रिया मशीन लर्निंग में एक महत्वपूर्ण कदम है, जहां मॉडल उदाहरणों से सीखता है और अनदेखे डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए अपने ज्ञान को सामान्यीकृत करता है। वहाँ
डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) क्लासिफायरियर पर स्विच करके हम अपने मॉडल के प्रदर्शन को कैसे सुधार सकते हैं?
फैशन में मशीन लर्निंग के उपयोग के मामले में डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) क्लासिफायरियर पर स्विच करके एक मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए, कई महत्वपूर्ण कदम उठाए जा सकते हैं। डीप न्यूरल नेटवर्क ने विभिन्न डोमेन में बड़ी सफलता दिखाई है, जिसमें कंप्यूटर विज़न कार्य जैसे छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन शामिल हैं। द्वारा