מודלים להכשרה בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning, כוללים שימוש באלגוריתמים שונים כדי לייעל את תהליך הלמידה ולשפר את דיוק התחזיות. אלגוריתם אחד כזה הוא האלגוריתם Gradient Boosting.
Gradient Boosting היא שיטת למידה אנסמבל חזקה המשלבת מספר לומדים חלשים, כגון עצי החלטה, כדי ליצור מודל חיזוי חזק. זה עובד על ידי אימון איטרטיבי של מודלים חדשים המתמקדים בשגיאות שנעשו על ידי הדגמים הקודמים, ומפחית בהדרגה את השגיאה הכוללת. תהליך זה חוזר על עצמו עד להשגת רמת דיוק משביעת רצון.
כדי לאמן מודל באמצעות אלגוריתם Gradient Boosting, יש לבצע מספר שלבים. ראשית, יש להכין את מערך הנתונים על ידי פיצלו לסט הדרכה ולערכת אימות. ערכת האימונים משמשת לאימון המודל, בעוד ערכת האימות משמשת להערכת הביצועים ולביצוע התאמות נדרשות.
לאחר מכן, אלגוריתם שיפור הדרגתי מוחל על ערכת האימונים. האלגוריתם מתחיל בהתאמת מודל ראשוני לנתונים. לאחר מכן, הוא מחשב את השגיאות שנעשו על ידי מודל זה ומשתמש בהן כדי להכשיר מודל חדש המתמקד בהפחתת שגיאות אלו. תהליך זה חוזר על עצמו במשך מספר מוגדר של איטרציות, כאשר כל דגם חדש ממזער עוד יותר את השגיאות של הדגמים הקודמים.
במהלך תהליך האימון, חשוב לכוון את הפרמטרים ההיפר כדי לייעל את ביצועי המודל. היפרפרמטרים שולטים בהיבטים שונים של האלגוריתם, כגון קצב הלמידה, מספר האיטרציות והמורכבות של הלומדים החלשים. כוונון ההיפרפרמטרים הללו עוזר למצוא את האיזון האופטימלי בין מורכבות המודל והכללה.
לאחר השלמת תהליך האימון, ניתן להשתמש במודל המאומן כדי ליצור תחזיות על נתונים חדשים שלא נראים. המודל למד ממערך האימונים וצריך להיות מסוגל להכליל את התחזיות שלו למקרים חדשים.
אימון מודלים בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning, כולל שימוש באלגוריתמים כגון Gradient Boosting כדי לאמן באופן איטרטיבי מודלים הממזערים שגיאות ומשפרים את דיוק הניבוי. כוונון היפרפרמטרים חשוב כדי לייעל את ביצועי המודל. לאחר מכן ניתן להשתמש במודל המאומן כדי ליצור תחזיות על נתונים חדשים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
- האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning