প্রশ্ন:
ইঞ্জিনিয়াররা কীভাবে মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলিকে উন্নত করতে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ব্যবহার করতে পারেন?
উত্তর:অন্যান্য ধরণের উত্সাহদানের মতো, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং একাধিক দুর্বল শিখরাকে একক শক্তিশালী শিক্ষার্থী হিসাবে পরিণত করার চেষ্টা করে, একক ধরণের ডিজিটাল "ভিড়সোর্সিং" শেখার সম্ভাবনার ক্ষেত্রে। আরও কিছু উপায় যা কিছু গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংকে ব্যাখ্যা করে তা হ'ল প্রকৌশলী আরও সুনির্দিষ্ট ফলাফল তৈরি করার জন্য একটি অস্পষ্ট সমীকরণকে সূক্ষ্ম-সুরে পরিবর্তনশীল যুক্ত করে।
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংকে একটি "পুনরাবৃত্তি" পদ্ধতির হিসাবেও বর্ণনা করা হয়, পুনরাবৃত্তির সাথে সম্ভবত একক শক্তিশালী শিক্ষার্থীর মডেলটিতে পৃথক দুর্বল শিখার সংযোজন হিসাবে চিহ্নিত করা হয়।
| ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ |
এখানে এমন এক ধরণের গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং বাস্তবায়ন যা কীভাবে মেশিন শিক্ষার ফলাফলগুলিকে বাড়িয়ে তুলবে তার এক আকর্ষণীয় বিবরণ এখানে দেওয়া হয়েছে:
সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা প্রথমে দুর্বল শিক্ষার্থীদের একটি সেট সেট আপ করে। উদাহরণস্বরূপ, সত্ত্বাগুলির বাহিনী হিসাবে একটি অ্যারে হিসাবে তাদের উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি ভার্চুয়াল টেবিলের চারপাশে বসে এবং কোনও সমস্যা নিয়ে কাজ করে, উদাহরণস্বরূপ, বাইনারি চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ।
উপরের উদাহরণে ইঞ্জিনিয়াররা প্রথমে প্রতিটি দুর্বল শিক্ষার্থীকে ওজন করবে, সম্ভবত নির্বিচারে, এ, বি, সি ইত্যাদি ক্ষেত্রে একটি প্রভাব স্তর নির্ধারণ করবে will
এর পরে, প্রোগ্রামটি প্রশিক্ষণের চিত্রগুলির একটি নির্দিষ্ট সেট চালাবে। তারপরে, ফলাফলগুলি প্রদত্ত, এটি দুর্বল শিক্ষার্থীদের অ্যারেটিকে আবার ওজন করবে। এ এবং বি এবং সি এর চেয়ে অনেক ভাল অনুমান করা হলে, এ এর প্রভাব সেই অনুযায়ী উত্থাপিত হবে।
একটি উত্সাহিতকরণ অ্যালগরিদম বর্ধনের এই সরল বর্ণনায়, আরও জটিল পদ্ধতির বর্ধিত ফলাফল কীভাবে পাবেন তা দেখতে অপেক্ষাকৃত সহজ। দুর্বল শিক্ষার্থীরা "একসাথে চিন্তা" করে এবং পরিবর্তে একটি এমএল সমস্যাটি অনুকূল করে তোলে।
ফলস্বরূপ, ইঞ্জিনিয়াররা চিত্রের স্বীকৃতি থেকে শুরু করে ব্যবহারকারীর সুপারিশগুলির শ্রেণিবিন্যাস বা প্রাকৃতিক ভাষার বিশ্লেষণের প্রায় কোনও প্রকার এমএল প্রকল্পে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের "এনসেম্বল" পদ্ধতির ব্যবহার করতে পারেন। এটি মূলত এমএল-এর কাছে একটি "টিম স্পিরিট" পন্থা, এবং এটি কিছু শক্তিশালী খেলোয়াড়ের কাছ থেকে প্রচুর মনোযোগ পাচ্ছে।
বিশেষত গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং প্রায়শই একটি স্বতন্ত্র লোকসানের কার্যকারিতা নিয়ে কাজ করে।
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের ব্যাখ্যা দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত অন্য একটি মডেলটিতে, এই ধরণের বুস্টিংয়ের আরেকটি কাজ হ'ল শ্রেণিবদ্ধকরণ বা ভেরিয়েবলগুলি বিচ্ছিন্ন করতে সক্ষম হতে হবে যা একটি বড় ছবিতে কেবল শব্দ মাত্র। প্রতিটি ভেরিয়েবলের রিগ্রেশন ট্রি বা ডেটা স্ট্রাকচারকে একটি দুর্বল শিখার ডোমেনে আলাদা করে ইঞ্জিনিয়াররা এমন মডেল তৈরি করতে পারেন যা আরও সঠিকভাবে "সাউন্ড আউট" শয়েজ সিগনিফায়ারগুলিকে তৈরি করবে। অন্য কথায়, দুর্ভাগ্য দুর্বল শিক্ষার্থী দ্বারা আবৃত স্বাক্ষরকারীকে প্রান্তিক করা হবে কারণ দুর্বল শিক্ষানবিশকে নিম্নমুখী করে আবার কম-বেশি প্রভাবিত করা হয়।
