K:
Hogyan használhatják a mérnökök a gradiensnövelést a gépi tanulási rendszerek fejlesztése érdekében?
A:A többi fokozáshoz hasonlóan a gradiensfokozás is arra törekszik, hogy több gyenge tanulót egyetlen erős tanulássá alakítson, egyfajta digitális "tömegforrásként" a tanulási potenciálon. Egy másik módszer, amely néhány magyarázatot ad a gradiensnövelésre, az, hogy a mérnökök változókkal egészítik ki a homályos egyenlet finomhangolására a pontosabb eredmények elérése érdekében.
A gradiensnövelést "iteratív" megközelítésnek is nevezik, ahol az iterációk valószínűleg az egyes gyenge tanulók hozzáadása az egyetlen erős tanulómodellhez.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
Íme egy lenyűgöző leírás arról, hogyan lehet megnézni egy olyan gradiensfajtát fokozó megvalósítást, amely javítja a gépi tanulás eredményeit:
A rendszergazdák először állítottak össze gyenge tanulókat. Gondolj rájuk például, mint az AF entitások tömbje, mindegyik egy virtuális asztal körül ült, és egy olyan feladattal dolgozott, mint például a bináris kép osztályozás.
A fenti példában a mérnökök először minden gyenge tanulót súlyoznak, esetleg önkényesen, befolyásolási szintet rendelve A, B, C stb.
Ezután a program futtat egy adott képzési képet. Ezután, az eredmények alapján, újra súlyozza a gyenge tanulókat. Ha A sokkal jobban kitalál, mint B és C, akkor A befolyása ennek megfelelően növekszik.
A fokozó algoritmusjavítás e leegyszerűsített leírásában viszonylag könnyű megfigyelni, hogy a bonyolultabb megközelítés hogyan eredményez jobb eredményeket. A gyenge tanulók "együtt gondolkodnak", és viszont optimalizálják az ML problémát.
Ennek eredményeként a mérnökök szinte bármilyen ML projektben használhatják a gradiensfokozás „együttes” megközelítését, a képfelismeréstől a felhasználói ajánlások osztályozásáig vagy a természetes nyelv elemzéséig. Alapvetően "csapatszellem" megközelítés az ML-hez, és ez nagy figyelmet szentel néhány erős játékostól.
Különösen a gradiensnövelés gyakran differenciálható veszteségfüggvénnyel működik.
A gradiens fokozásának magyarázatára szolgáló másik modellben az ilyen fokozás másik funkciója az, hogy képes legyen osztályozni az olyan osztályozásokat vagy változókat, amelyek egy nagyobb képen csak zaj. Az egyes változók regressziós fáját vagy adatstruktúráját egy gyenge tanuló területére elkülönítve, a mérnökök modelleket készíthetnek, amelyek pontosabban "megszólaltatják" a zajjelölőket. Más szavakkal, a jelölőt, akit a szerencsétlen gyenge tanuló fedez, marginalizálják, mivel ezt a gyenge tanulót lefelé súlyozzák, és kevesebb befolyással bírnak.
