Học tập theo nhóm là gì?
Học tập hợp là một kỹ thuật học máy bao gồm việc kết hợp nhiều mô hình để cải thiện hiệu suất tổng thể và khả năng dự đoán của hệ thống. Ý tưởng cơ bản đằng sau việc học tập tổng hợp là bằng cách tổng hợp các dự đoán của nhiều mô hình, mô hình kết quả thường có thể hoạt động tốt hơn bất kỳ mô hình riêng lẻ nào có liên quan. Có một số cách tiếp cận khác nhau
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì
Học tập quần thể là gì?
Học tập hợp là một kỹ thuật học máy nhằm mục đích cải thiện hiệu suất của một mô hình bằng cách kết hợp nhiều mô hình. Nó thúc đẩy ý tưởng rằng việc kết hợp nhiều người học yếu có thể tạo ra một người học mạnh và hoạt động tốt hơn bất kỳ mô hình riêng lẻ nào. Cách tiếp cận này được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ học máy khác nhau để nâng cao độ chính xác dự đoán,
Thuật toán Tăng cường Độ dốc là gì?
Các mô hình đào tạo trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong bối cảnh Google Cloud Machine Learning, bao gồm việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để tối ưu hóa quá trình học tập và cải thiện độ chính xác của các dự đoán. Một thuật toán như vậy là thuật toán Tăng cường độ dốc. Tăng cường độ dốc là một phương pháp học tập tổng hợp mạnh mẽ kết hợp nhiều người học yếu, chẳng hạn như
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Tầm nhìn AutoML - phần 2
Việc đào tạo một người mẫu có ý nghĩa gì? Hình thức học nào: sâu, tổng hợp, chuyển giao là tốt nhất? Việc học có hiệu quả vô thời hạn không?
Đào tạo một “mô hình” trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến quá trình dạy một thuật toán nhận dạng mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đầu vào. Quá trình này là một bước quan trọng trong học máy, trong đó mô hình học từ các ví dụ và khái quát hóa kiến thức của nó để đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu chưa nhìn thấy. Ở đó
Làm cách nào chúng ta có thể cải thiện hiệu suất của mô hình bằng cách chuyển sang bộ phân loại mạng thần kinh sâu (DNN)?
Để cải thiện hiệu suất của một mô hình bằng cách chuyển sang bộ phân loại mạng nơ-ron sâu (DNN) trong trường hợp sử dụng máy học trong thời trang, có thể thực hiện một số bước chính. Mạng lưới thần kinh sâu đã cho thấy thành công lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm các tác vụ thị giác máy tính như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn. Qua