アンサンブル学習とは何ですか?
金曜日、19 4月2024
by ルカ・デ・ルイテル
アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせてシステム全体のパフォーマンスと予測力を向上させる機械学習手法です。アンサンブル学習の背後にある基本的な考え方は、複数のモデルの予測を集約することで、結果として得られるモデルが、多くの場合、関連する個々のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮できるということです。いくつかの異なるアプローチがあります
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グラディエント ブースティング アルゴリズムとは何ですか?
木曜日、07 9月2023
by ヴォイチェフ・チェスリシンキ
人工知能の分野、特に Google Cloud 機械学習のコンテキストにおけるモデルのトレーニングには、さまざまなアルゴリズムを利用して学習プロセスを最適化し、予測の精度を向上させることが含まれます。 そのようなアルゴリズムの XNUMX つが、Gradient Boosting アルゴリズムです。 勾配ブースティングは、次のような複数の弱学習器を組み合わせる強力なアンサンブル学習方法です。