انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
Ensemble لرننگ ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جس میں نظام کی مجموعی کارکردگی اور پیشین گوئی کی طاقت کو بہتر بنانے کے لیے متعدد ماڈلز کو یکجا کرنا شامل ہے۔ جوڑا سیکھنے کے پیچھے بنیادی خیال یہ ہے کہ متعدد ماڈلز کی پیشین گوئیوں کو جمع کرکے، نتیجے میں آنے والا ماڈل اکثر اس میں شامل کسی بھی انفرادی ماڈل کو پیچھے چھوڑ سکتا ہے۔ کئی مختلف نقطہ نظر ہیں
ensemble سیکھنے کیا ہے؟
Ensemble لرننگ ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جس کا مقصد متعدد ماڈلز کو ملا کر ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانا ہے۔ یہ اس خیال کا فائدہ اٹھاتا ہے کہ متعدد کمزور سیکھنے والوں کو ملا کر ایک مضبوط سیکھنے والا بنا سکتا ہے جو کسی بھی انفرادی ماڈل سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ پیشین گوئی کی درستگی کو بڑھانے کے لیے مشین لرننگ کے مختلف کاموں میں یہ طریقہ وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے،
گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم کیا ہے؟
مصنوعی ذہانت کے شعبے میں تربیتی ماڈلز، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے اور پیشین گوئیوں کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے مختلف الگورتھم کا استعمال شامل ہے۔ ایسا ہی ایک الگورتھم گریڈینٹ بوسٹنگ الگورتھم ہے۔ گریڈینٹ بوسٹنگ ایک طاقتور جوڑا سیکھنے کا طریقہ ہے جو متعدد کمزور سیکھنے والوں کو یکجا کرتا ہے، جیسے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, آٹو ایم ایل ویژن - حصہ 2
ماڈل کو تربیت دینے کا کیا مطلب ہے؟ کس قسم کی تعلیم: گہری، جوڑ، منتقلی بہترین ہے؟ کیا سیکھنا غیر یقینی طور پر موثر ہے؟
مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں ایک "ماڈل" کی تربیت سے مراد پیٹرن کو پہچاننے اور ان پٹ ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے الگورتھم سکھانے کا عمل ہے۔ یہ عمل مشین لرننگ میں ایک اہم مرحلہ ہے، جہاں ماڈل مثالوں سے سیکھتا ہے اور اپنے علم کو عام کرتا ہے تاکہ غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا پر درست پیشین گوئیاں کی جا سکیں۔ وہاں
ہم ڈیپ نیورل نیٹ ورک (DNN) کلاسیفائر پر سوئچ کرکے اپنے ماڈل کی کارکردگی کو کیسے بہتر بنا سکتے ہیں؟
فیشن میں مشین لرننگ کے استعمال کے معاملے میں ڈیپ نیورل نیٹ ورک (DNN) کلاسیفائر پر سوئچ کر کے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے، کئی اہم اقدامات کیے جا سکتے ہیں۔ گہرے اعصابی نیٹ ورکس نے مختلف ڈومینز میں بڑی کامیابی دکھائی ہے، بشمول کمپیوٹر ویژن کے کام جیسے تصویر کی درجہ بندی، آبجیکٹ کا پتہ لگانا، اور سیگمنٹیشن۔ کی طرف سے