J:
Kā inženieri var izmantot gradienta palielināšanu, lai uzlabotu mašīnmācīšanās sistēmas?
A:Līdzīgi kā citi palielināšanas veidi, arī gradienta palielināšanas mērķis ir pārvērst vairākus vājus izglītojamos par vienu spēcīgu izglītojamo, sava veida digitālajā “potenciālā piemeklēšanā” par potenciālu. Vēl viens veids, kā daži izskaidro gradienta palielināšanu, ir tas, ka inženieri pievieno mainīgos lielumus, lai precizētu neskaidru vienādojumu, lai iegūtu precīzākus rezultātus.
Gradienta palielināšana tiek aprakstīta arī kā "iteratīva" pieeja, iterācijas, iespējams, raksturo kā atsevišķu vāju izglītojamo pievienošanu vienam spēcīga izglītojamā modelim.
| Bezmaksas lejupielāde: mašīnmācīšanās un kāpēc tas ir svarīgi |
Šeit ir pārliecinošs apraksts par to, kā aplūkot tāda veida gradienta palielināšanu, kas uzlabos mašīnmācīšanās rezultātus:
Sistēmas administratori vispirms izveidoja vāju izglītojamo kopu. Domājiet par tiem, piemēram, kā entītiju masīvu AF, katrs sēdēja pie virtuālā galda un strādā pie problēmas, piemēram, binārā attēla klasifikācijas.
Iepriekš minētajā piemērā inženieri vispirms sver katru vājo audzēkni, iespējams, patvaļīgi, piešķirot ietekmes līmeni A, B, C utt.
Tālāk programma darbosies ar doto apmācības attēlu kopu. Pēc tam, ņemot vērā sasniegtos rezultātus, tas pārvērtēs vājo izglītojamo skaitu. Ja A uzminēja daudz labāk nekā B un C, A ietekme tiks attiecīgi palielināta.
Šajā vienkāršojošajā algoritma uzlabošanas aprakstā ir salīdzinoši viegli redzēt, kā sarežģītāka pieeja dos labākus rezultātus. Vājie audzēkņi "domā kopā" un, savukārt, optimizē ML problēmu.
Rezultātā inženieri var izmantot gradienta palielināšanas "ansambļa" pieeju gandrīz jebkura veida ML projektā, sākot ar attēla atpazīšanu un beidzot ar lietotāju ieteikumu klasificēšanu vai dabiskās valodas analīzi. Tā būtībā ir "komandas gara" pieeja ML, un tai, kurai pievērš lielu uzmanību daži spēcīgi spēlētāji.
Īpaši bieži gradienta palielināšana darbojas ar diferencējamu zaudējumu funkciju.
Citā modelī, ko izmanto, lai izskaidrotu gradienta palielināšanu, cita šāda veida palielināšanas funkcija ir spēja izolēt klasifikācijas vai mainīgos, kas lielākā attēlā ir tikai troksnis. Atdalot katra mainīgā regresijas koku vai datu struktūru viena vājā izglītojamā domēnā, inženieri var izveidot modeļus, kas precīzāk "izdibinās" trokšņa apzīmējumus. Citiem vārdiem sakot, apzīmētājs, uz kuru attiecas neveiksmīgi vājš audzēknis, tiks atstumts, jo vājo izglītojamo atkārtoti sver uz leju un tam ir mazāka ietekme.
