Els models de formació en l'àmbit de la intel·ligència artificial, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, consisteixen en utilitzar diversos algorismes per optimitzar el procés d'aprenentatge i millorar la precisió de les prediccions. Un d'aquests algorismes és l'algoritme Gradient Boosting.
L'augment del gradient és un mètode d'aprenentatge de conjunt potent que combina diversos aprenents febles, com ara arbres de decisió, per crear un model predictiu fort. Funciona entrenant de manera iterativa nous models que se centren en els errors comesos pels models anteriors, reduint gradualment l'error global. Aquest procés es repeteix fins a aconseguir un nivell satisfactori de precisió.
Per entrenar un model utilitzant l'algoritme Gradient Boosting, cal seguir diversos passos. En primer lloc, el conjunt de dades s'ha de preparar dividint-lo en un conjunt d'entrenament i un conjunt de validació. El conjunt d'entrenament s'utilitza per entrenar el model, mentre que el conjunt de validació s'utilitza per avaluar el rendiment i fer els ajustos necessaris.
A continuació, s'aplica l'algoritme Gradient Boosting al conjunt d'entrenament. L'algorisme comença ajustant un model inicial a les dades. A continuació, calcula els errors que comet aquest model i els utilitza per entrenar un nou model centrat en reduir aquests errors. Aquest procés es repeteix durant un nombre determinat d'iteracions, amb cada model nou que minimitza encara més els errors dels models anteriors.
Durant el procés d'entrenament, és important ajustar els hiperparàmetres per optimitzar el rendiment del model. Els hiperparàmetres controlen diversos aspectes de l'algorisme, com ara la taxa d'aprenentatge, el nombre d'iteracions i la complexitat dels aprenents febles. Ajustar aquests hiperparàmetres ajuda a trobar l'equilibri òptim entre la complexitat del model i la generalització.
Un cop finalitzat el procés d'entrenament, el model entrenat es pot utilitzar per fer prediccions sobre dades noves i no vistes. El model ha après del conjunt d'entrenament i hauria de ser capaç de generalitzar les seves prediccions a noves instàncies.
Els models de formació en el camp de la intel·ligència artificial, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, consisteixen en utilitzar algorismes com Gradient Boosting per entrenar de manera iterativa models que minimitzin els errors i millorin la precisió de la predicció. L'ajust dels hiperparàmetres és important per optimitzar el rendiment del model. Aleshores, el model entrenat es pot utilitzar per fer prediccions sobre dades noves.
Altres preguntes i respostes recents sobre Avançar en l'aprenentatge automàtic:
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- El mode eager impedeix la funcionalitat de computació distribuïda de TensorFlow?
- Es poden utilitzar les solucions al núvol de Google per desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge per a una formació més eficient del model ML amb big data?
- El motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud (CMLE) ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos i gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model?
- És possible entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans sense cap problema?
- Quan s'utilitza CMLE, la creació d'una versió requereix especificar una font d'un model exportat?
- Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
- Es pot utilitzar Tensorflow per a l'entrenament i la inferència de xarxes neuronals profundes (DNN)?
Vegeu més preguntes i respostes a Avançar en l'aprenentatge automàtic