Публикации по теме 'model-training'


Повышение алгоритмов
Бэггинг против бустинга: Бэггинг расшифровывается как «начальная агрегация». Он работает путем создания нескольких самозагруженных выборок обучающих данных и обучения модели на каждой выборке. Прогнозы моделей затем усредняются для создания окончательного прогноза. Бэггинг помогает уменьшить дисперсию модели, что может помочь предотвратить переоснащение. Повышение означает «итеративное повышение». Он работает путем создания последовательности моделей, где каждая модель обучается..
Настройка модели: демистификация настройки гиперпараметров в машинном обучении
Настройка модели: демистификация настройки гиперпараметров в машинном обучении Когда вы начнете свое путешествие в мир машинного обучения, вы обнаружите, что путешествуете по ландшафту, полному алгоритмов, моделей и параметров. Помню, как я был ошеломлен, когда впервые погрузился в эту тему. Это всегда помогает мне перечислить их по алгоритму, поэтому я решил поделиться. Давайте углубимся в важнейший аспект машинного обучения, который часто сбивает с толку как новичков, так и..
Демонстрация контролируемого алгоритма машинного обучения: дерево решений
Деревья решений — это мощные и широко используемые алгоритмы для решения задач классификации в контролируемом машинном обучении, поскольку они обладают способностью точно организовывать и упорядочивать различные классы. Думайте о дереве решений как о блок-схеме, которая ведет нас через серию решений для точной классификации точек данных. Древовидная структура начинается со «ствола», разветвляется на «ветви» и далее расширяется на «листья». По мере того как мы перемещаемся по этому..
ОТСТАВКИ И ЗАДЕРЖКА ПРИ СИНХРОННО-РАСПРЕДЕЛЕННОМ ОБУЧЕНИИ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Распределенное обучение моделей глубокого обучения: обработка отставших и задержек при синхронном обучении Обзор проблем синхронного распределенного обучения и лучших решений для отстающих и высокой задержки Абстрактный Синхронное распределенное обучение — распространенный способ распределения процесса обучения моделей машинного обучения с параллелизмом данных. При синхронном обучении корневой узел-агрегатор разветвляет запросы ко многим конечным узлам, которые работают параллельно..
Руководство для разработчиков продуктов по обучению моделей — Часть 1: Качественные данные
TLDR Машины с трудом понимают данные, которые люди могут прочитать. Применяйте кодирование качественных данных для более эффективного обучения моделей. Контур Введение Прежде чем мы начнем Качественные данные Кодирование данных Заключение Введение Большинство приложений собирают большие данные за время своего использования. Эти данные чрезвычайно полезны для их бизнеса для улучшения, но также применимы для разработки решений ИИ. Машинное обучение — это решение для..
Обучение модели на платформе Dataleon
Обучение модели означает просто изучение (определение) правильных значений всех весов и смещений из помеченных примеров . В обучении с учителем алгоритм машинного обучения строит модель, исследуя множество примеров и пытаясь найти модель, минимизирующую потери; этот процесс называется минимизацией эмпирического риска. На платформе Dataleon вы можете обучать модель в части Knowledge Vision . В целом платформа состоит из четырех частей. Остальные три части платформы — это..
Шокирующие открытия при прогнозировании случаев COVID-19 с помощью машинного обучения
Привет всем! Надеюсь, вы все в безопасности. В продолжение моего предыдущего блога конкурса Истории разработчиков MSP , организованного сообществом партнеров Microsoft для студентов, исключительно для региона Индия , этот блог посвящен теме Модельное обучение с использованием машинного обучения в записных книжках Azure . Итак, давайте начнем с того, как мы обычно обучаем модель с помощью Python: 1. Сначала загрузите набор данных. Я использую самый популярный набор данных,..