T:
Paano magagamit ng mga inhinyero ang gradient na pagpapalakas upang mapahusay ang mga sistema ng pagkatuto ng makina?
A:Tulad ng iba pang mga uri ng pagpapalakas, ang gradient na pagpapalakas ay naglalayong gawing maraming mahina ang mga nag-aaral sa isang malakas na mag-aaral, sa isang uri ng digital na "crowdsourcing" ng potensyal ng pag-aaral. Ang isa pang paraan na ipinaliliwanag ng ilan ang gradient na pagpapalakas ay ang mga inhinyero ay nagdaragdag ng mga variable sa pag-ayos ng isang hindi malinaw na equation, upang makagawa ng mas tumpak na mga resulta.
Ang gradient na pagpapalakas ay inilarawan din bilang isang "iterative" na diskarte, na may mga iterations na posibleng nailalarawan bilang pagdaragdag ng mga indibidwal na mahihinang estudyante sa isang malakas na modelo ng mag-aaral.
| Libreng Pag-download: Pag- aaral ng Machine at Bakit Mahalaga ito |
Narito ang isang nakakahimok na paglalarawan kung paano titingnan ang isang uri ng pagpapatupad ng pagpapalakas ng pagpapalakas na magpapahusay sa mga resulta ng pagkatuto ng makina:
Ang mga tagapangasiwa ng system ay unang nagtatag ng isang hanay ng mga mahina na mag-aaral. Isipin ang mga ito, halimbawa, bilang isang hanay ng mga entity AF, ang bawat isa ay nakaupo sa paligid ng isang virtual na talahanayan at nagtatrabaho sa isang problema, halimbawa, pag-uuri ng binary image.
Sa halimbawa sa itaas, unang timbangin ng mga inhinyero ang bawat mahina na nag-aaral, marahil sa arbitraryo, nagtatalaga ng antas ng impluwensya sa A, B, C, atbp.
Susunod, tatakbo ang programa ng isang naibigay na hanay ng mga imahe sa pagsasanay. Pagkatapos, dahil sa mga kinalabasan, timbangin nito ang hanay ng mga mahihinang mag-aaral. Kung ang isang nahulaan na mas mahusay kaysa sa B at C, ang impluwensya ng A ay itataas nang naaayon.
Sa ganitong sadistikong paglalarawan ng isang pagpapalakas ng pagpapahusay ng algorithm, medyo madali upang makita kung paano ang mas kumplikadong diskarte ay magbibigay ng pinahusay na mga resulta. Ang mahina ng mga nag-aaral ay "nag-iisip nang magkasama" at sa pagliko na-optimize ang isang problema sa ML.
Bilang isang resulta, ang mga inhinyero ay maaaring gumamit ng "ensemble" na diskarte ng gradient na pagpapalakas sa halos anumang uri ng proyekto ng ML, mula sa pagkilala sa imahe hanggang sa pag-uuri ng mga rekomendasyon ng gumagamit, o ang pagsusuri ng natural na wika. Ito ay mahalagang isang "team spirit" na diskarte sa ML, at isa na nakakakuha ng maraming pansin mula sa ilang mga makapangyarihang mga manlalaro.
Ang gradient na pagpapalakas sa partikular na madalas ay gumagana sa isang kakaibang pag-andar ng pagkawala.
Sa isa pang modelo na ginamit upang ipaliwanag ang gradient na pagpapalakas, ang isa pang pag-andar ng ganitong uri ng pagpapalakas ay ang paghiwalayin ang mga pag-uuri o variable na, sa isang mas malaking larawan, ay ingay lamang. Sa pamamagitan ng paghihiwalay ng puno ng regression ng bawat variable o istraktura ng data sa domain ng isang mahina na nag-aaral, ang mga inhinyero ay maaaring magtayo ng mga modelo na mas tumpak na "tunog out" na mga tunog ng tunog. Sa madaling salita, ang makabuluhan na nasaklaw ng hindi mapanghihina na mahihinang mag-aaral ay mapapabagsak dahil ang mahina na mag-aaral ay muling timbangin at mabibigyan ng kaunting impluwensya.
