S:
Mühendisler, makine öğrenme sistemlerini geliştirmek için gradyan artırmayı nasıl kullanabilir?
A:Diğer güçlendirme türleri gibi, gradyan güçlendirme de çok sayıda zayıf öğreniciyi, öğrenme potansiyelinin bir tür dijital "kitle kaynak kullanımı" ile tek bir güçlü öğreniciye dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Bazılarının gradyan artırımını açıklamanın bir başka yolu, mühendislerin daha kesin sonuçlar üretmek için belirsiz bir denklemi ince ayarlamak için değişkenler eklemesidir.
Gradyan yükseltme aynı zamanda "tekrarı" yaklaşımı olarak da tarif edilir, yinelemeler muhtemelen tek bir zayıf öğrenicinin tek bir güçlü öğrenci modeline eklenmesi olarak karakterize edilir.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Makine öğrenimi sonuçlarını artıracak bir tür gradyan artırıcı uygulamaya nasıl bakılacağına dair çekici bir açıklama:
Sistem yöneticileri ilk önce bir dizi zayıf öğrenen kurdu. Bunları, örneğin, her biri sanal bir masanın etrafında oturan ve örneğin ikili görüntü sınıflandırması gibi bir sorun üzerinde çalışan bir dizi varlık varlığını düşünün.
Yukarıdaki örnekte, mühendisler öncelikle zayıf olan her öğrenciyi, muhtemelen keyfi olarak A, B, C, vb.
Daha sonra, program verilen bir dizi eğitim görüntüsünü çalıştıracaktır. Daha sonra, sonuçlar göz önüne alındığında, zayıf öğrenenler dizisini yeniden ağırlıklandıracaktır. A'nın B ve C'den çok daha iyi tahmin edilmesi halinde, A'nın etkisi buna göre artacaktır.
Artırıcı bir algoritma geliştirmesinin bu basit açıklamasında, daha karmaşık yaklaşımın nasıl geliştirilmiş sonuçlar elde edeceğini görmek nispeten kolaydır. Zayıf öğrenciler "birlikte düşünürler" ve bir ML problemini optimize ederler.
Sonuç olarak, mühendisler görüntü tanımadan kullanıcı önerilerinin sınıflandırılmasına veya doğal dil analizine kadar hemen her tür ML projesinde gradyan artırımının "topluluk" yaklaşımını kullanabilirler. Temelde ML'ye bir "takım ruhu" yaklaşımı ve bazı güçlü oyunculardan çok fazla ilgi gören bir yaklaşım.
Özellikle degrade yükseltme genellikle farklılaştırılabilir bir kayıp işleviyle çalışır.
Degrade artırmayı açıklamak için kullanılan başka bir modelde, bu tür bir artırmanın başka bir işlevi, daha büyük bir görüntüde sadece gürültü olan sınıflamaları veya değişkenleri izole edebilmektir. Her bir değişkenin regresyon ağacını veya veri yapısını zayıf bir öğrenicinin alanına ayırarak mühendisler, gürültü göstergelerini daha doğru bir şekilde "seslendirecek" modeller oluşturabilirler. Başka bir deyişle, şanssız zayıf öğrenicinin kapsadığı gösterici, zayıf öğrenicinin yeniden aşağıya doğru ağırlıklandırılması ve daha az etki yaratması nedeniyle marjinalleştirilecektir.
