Ensamble öğrenme nedir?
Topluluk öğrenimi, sistemin genel performansını ve tahmin gücünü artırmak için birden fazla modeli birleştirmeyi içeren bir makine öğrenimi tekniğidir. Topluluk halinde öğrenmenin ardındaki temel fikir, birden fazla modelin tahminlerini bir araya getirerek ortaya çıkan modelin çoğu zaman ilgili bireysel modellerden daha iyi performans gösterebilmesidir. Birkaç farklı yaklaşım var
Topluluk öğrenimi nedir?
Topluluk öğrenmesi, birden fazla modeli birleştirerek bir modelin performansını artırmayı amaçlayan bir makine öğrenme tekniğidir. Birden fazla zayıf öğrenciyi birleştirmenin, herhangi bir bireysel modelden daha iyi performans gösteren güçlü bir öğrenci oluşturabileceği fikrinden yararlanır. Bu yaklaşım, tahmin doğruluğunu artırmak için çeşitli makine öğrenimi görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Degrade Arttırma algoritması nedir?
Yapay Zeka alanındaki, özellikle Google Bulut Makine Öğrenimi bağlamındaki eğitim modelleri, öğrenme sürecini optimize etmek ve tahminlerin doğruluğunu artırmak için çeşitli algoritmaların kullanılmasını içerir. Böyle bir algoritma Gradient Boosting algoritmasıdır. Gradient Boosting, birden fazla zayıf öğrenciyi birleştiren güçlü bir topluluk öğrenme yöntemidir;
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, AutoML Vision - bölüm 2
Bir modeli eğitmek ne anlama geliyor? Hangi öğrenme türü: derin, topluluk, transfer en iyisidir? Öğrenme süresiz olarak verimli midir?
Yapay Zeka (AI) alanında bir "model" yetiştirmek, kalıpları tanıyacak ve girdi verilerine dayanarak tahminler yapacak bir algoritma öğretme sürecini ifade eder. Bu süreç, modelin örneklerden öğrendiği ve görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler yapmak için bilgisini genelleştirdiği makine öğreniminde çok önemli bir adımdır. Orada
Derin sinir ağı (DNN) sınıflandırıcısına geçerek modelimizin performansını nasıl geliştirebiliriz?
Modada makine öğrenimi kullanım durumu alanında bir derin sinir ağı (DNN) sınıflandırıcısına geçerek bir modelin performansını artırmak için birkaç önemli adım atılabilir. Derin sinir ağları, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve segmentasyon gibi bilgisayarla görme görevleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda büyük başarı göstermiştir. İle