Чуулганы сургалт нь олон загварыг хослуулан загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах зорилготой машин сургалтын арга юм. Энэ нь олон сул суралцагчдыг нэгтгэснээр аливаа загвар өмсөгчөөс илүү сайн сурдаг хүчирхэг суралцагчийг бий болгож чадна гэсэн санааг хөшүүрэг болгодог. Энэ аргыг урьдчилан таамаглах нарийвчлал, бат бөх байдал, ерөнхийлөлтийг сайжруулахын тулд янз бүрийн машин сургалтын даалгаварт өргөн ашигладаг.
Хэд хэдэн төрлийн чуулга сурах аргууд байдаг бөгөөд үндсэн хоёр төрөл нь уутлах, нэмэгдүүлэх явдал юм. Bootstrap aggregating гэдэг үгийн товчлол нь bagging гэдэг нь сургалтын мэдээллийн өөр өөр дэд бүлэгт ижил үндсэн сургалтын алгоритмын олон жишээг сургах явдал юм. Дараа нь бүх бие даасан загваруудын таамаглалыг нэгтгэн эцсийн таамаглалыг тодорхойлно. Random Forest нь уутлах аргыг ашигладаг түгээмэл алгоритм бөгөөд олон шийдвэрийн модыг өгөгдлийн өөр өөр дэд бүлэгт сургаж, бүх модны таамаглалыг дундажлан эцсийн таамаглалыг гаргадаг.
Нөгөө талаас өсгөх нь дараагийн загвар бүр өмнөх загваруудын алдааг засдаг загваруудыг дарааллаар нь сургах замаар ажилладаг. Gradient Boosting нь мод бүрийг өмнөх нэгнийхээ алдаан дээр төвлөрүүлдэг модыг дараалан барьдаг алдартай өсгөх алгоритм юм. Эдгээр сул суралцагчдыг нэгтгэснээр эцсийн загвар нь үнэн зөв таамаглал дэвшүүлэх чадвартай хүчирхэг суралцагч болдог.
Өөр нэг алдартай чуулгын арга бол Stacking бөгөөд олон үндсэн загваруудыг нэгтгэн мета-загварын таамаглал дээр сургах арга юм. Суурь загварууд нь хувь хүний таамаглал дэвшүүлдэг ба мета-загвар нь эдгээр таамаглалыг хэрхэн хамгийн сайн нэгтгэж эцсийн үр дүнг гаргах талаар суралцдаг. Stacking нь өгөгдөлд байгаа янз бүрийн хэв маягийг олж авахад үр дүнтэй бөгөөд бие даасан загваруудыг ашиглахтай харьцуулахад гүйцэтгэлийг сайжруулахад хүргэдэг.
AdaBoost, XGBoost, LightGBM, болон CatBoost зэрэг өөр өөр алгоритмуудыг ашиглан ансамбль сургалтыг хэрэгжүүлэх боломжтой бөгөөд тус бүр нь өөрийн давуу болон онцлогтой. Эдгээр алгоритмууд нь зураг таних, байгалийн хэлээр боловсруулах, санхүүгийн таамаглал зэрэг янз бүрийн салбарт амжилттай хэрэглэгдэж, бодит амьдрал дахь чуулга аргын олон талт байдал, үр дүнтэй байдлыг харуулсан.
Чуулганы сургалт нь урьдчилан таамаглах гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд олон загварын хамтын оюун ухааныг ашигладаг машин сургалтын хүчирхэг арга юм. Төрөл бүрийн загваруудыг нэгтгэснээр чуулгын аргууд нь загвар бүрийн сул талыг багасгаж, ерөнхий нарийвчлал, бат бөх байдлыг сайжруулж, тэдгээрийг машин сургалтын хэрэгслийн хайрцагт үнэ цэнэтэй хэрэгсэл болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- 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?
- Ансамблийн сургалт гэж 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?
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)