Model latihan ing bidang Artificial Intelligence, khusus ing konteks Google Cloud Machine Learning, kalebu nggunakake macem-macem algoritma kanggo ngoptimalake proses sinau lan nambah akurasi prediksi. Salah sawijining algoritma kasebut yaiku algoritma Gradient Boosting.
Gradient Boosting minangka metode pembelajaran gamelan sing kuat sing nggabungake pirang-pirang siswa sing lemah, kayata wit keputusan, kanggo nggawe model prediktif sing kuwat. Kerjane kanthi latihan iteratif model anyar sing fokus ing kesalahan sing ditindakake dening model sadurunge, kanthi bertahap nyuda kesalahan sakabèhé. Proses iki diulang nganti tingkat akurasi sing cukup.
Kanggo nglatih model nggunakake algoritma Gradient Boosting, sawetara langkah kudu ditindakake. Kaping pisanan, set data kudu disiapake kanthi misahake dadi set latihan lan set validasi. Set latihan digunakake kanggo nglatih model, dene set validasi digunakake kanggo ngevaluasi kinerja lan nggawe pangaturan sing dibutuhake.
Sabanjure, algoritma Gradient Boosting ditrapake ing set latihan. Algoritma diwiwiti kanthi nyetel model awal kanggo data. Banjur, ngetung kesalahan sing ditindakake model iki lan digunakake kanggo nglatih model anyar sing fokus kanggo nyuda kesalahan kasebut. Proses iki bola-bali kanggo nomer tartamtu saka iterasi, karo saben model anyar luwih nyilikake kasalahan saka model sadurungé.
Sajrone proses latihan, penting kanggo nyetel hyperparameters kanggo ngoptimalake kinerja model. Hyperparameter ngontrol macem-macem aspek algoritma, kayata tingkat sinau, jumlah iterasi, lan kerumitan siswa sing lemah. Tuning hyperparameters iki mbantu kanggo nemokake imbangan optimal antarane kerumitan model lan generalisasi.
Sawise proses latihan rampung, model sing dilatih bisa digunakake kanggo nggawe prediksi data anyar sing ora katon. Model kasebut wis sinau saka set latihan lan kudu bisa umumake prediksi menyang kedadeyan anyar.
Model latihan ing bidang Artificial Intelligence, khusus ing konteks Google Cloud Machine Learning, kalebu nggunakake algoritma kayata Gradient Boosting kanggo nglatih model sing nyilikake kesalahan lan nambah akurasi prediksi. Tuning hyperparameters penting kanggo ngoptimalake kinerja model. Model sing dilatih banjur bisa digunakake kanggo nggawe prediksi data anyar.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Maju ing Learning Machine:
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa mode semangat nyegah fungsionalitas komputasi sing disebarake TensorFlow?
- Apa solusi awan Google bisa digunakake kanggo ngilangi komputasi saka panyimpenan kanggo latihan model ML sing luwih efisien kanthi data gedhe?
- Apa Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) nawakake akuisisi lan konfigurasi sumber daya otomatis lan nangani shutdown sumber sawise latihan model rampung?
- Apa bisa nglatih model pembelajaran mesin ing set data sing arbitrarily tanpa gangguan?
- Nalika nggunakake CMLE, apa nggawe versi mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor?
- Apa CMLE bisa maca saka data panyimpenan Google Cloud lan nggunakake model terlatih sing ditemtokake kanggo inferensi?
- Apa Tensorflow bisa digunakake kanggo latihan lan inferensi jaringan saraf jero (DNN)?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing Maju ing Machine Learning