Чуулганы сургалт нь системийн ерөнхий гүйцэтгэл, урьдчилан таамаглах чадварыг сайжруулахын тулд олон загварыг хослуулсан машин сургалтын техник юм. Ансамблийн сургалтын үндсэн санаа нь олон загваруудын таамаглалыг нэгтгэснээр үр дүнд бий болсон загвар нь оролцож буй бие даасан загваруудын аль нэгийг давж гарахад оршино.
Чуулганы сургалтын хэд хэдэн өөр арга байдаг бөгөөд хамгийн түгээмэл хоёр арга нь уутлах, нэмэгдүүлэх явдал юм. Bootstrap aggregating гэсэн үгийн товчлол нь bagging гэдэг нь сургалтын өгөгдлийн өөр өөр дэд бүлэгт ижил загварын олон тохиолдлыг сургах, дараа нь тэдгээрийн таамаглалыг нэгтгэх явдал юм. Энэ нь хэт тохируулгыг багасгаж, загварын тогтвортой байдал, нарийвчлалыг сайжруулахад тусалдаг.
Нөгөө талаас Boosting нь дараалсан загваруудыг сургах замаар ажилладаг бөгөөд дараагийн загвар бүр нь өмнөх загваруудын буруу ангилсан жишээн дээр төвлөрдөг. Сургалтын жишээнүүдийн жинг давталттайгаар тохируулснаар нэмэгдүүлэх нь хэд хэдэн сул ангилагчаас хүчтэй ангилагчийг бий болгож чадна.
Санамсаргүй ой бол олон шийдвэрийн модыг нэгтгэхийн тулд уутлах аргыг ашигладаг түгээмэл сургалтын арга юм. Мод бүрийг санамсаргүй хэсэг дээр сургаж, бүх модны таамаглалыг дундажлан эцсийн таамаглалыг гаргадаг. Санамсаргүй ой нь өндөр нарийвчлал, бат бөх чанараараа алдартай.
Өөр нэг нийтлэг сургалтын арга бол градиент нэмэгдүүлэх арга бөгөөд энэ нь олон сул суралцагчдыг, ихэвчлэн шийдвэрийн модыг нэгтгэж, хүчтэй таамаглах загварыг бий болгодог. Gradient boosting нь шинэ загвар бүрийг өмнөх загваруудын үлдэгдэл алдаатай тааруулж, давталт бүрт алдааг аажмаар бууруулдаг.
Ансемблийн сургалт нь ангилал, регресс, аномали илрүүлэх зэрэг янз бүрийн машин сургалтын програмуудад өргөн хэрэглэгддэг. Олон загваруудын олон талт байдлыг ашигласнаар чуулгын аргууд нь бие даасан загваруудаас илүү ерөнхий ойлголт, бат бөх байдлыг бий болгодог.
Чуулганы сургалт нь урьдчилан таамаглах гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд олон загварыг хослуулсан машин сургалтын хүчирхэг арга юм. Янз бүрийн загваруудын давуу талыг ашиглаж, сул талуудыг нь бууруулснаар чуулгын аргууд нь янз бүрийн хэрэглээнд илүү өндөр нарийвчлал, бат бөх байдалд хүрч чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ярианы текст
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
- TensorBoard гэж юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)