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Application du méta-apprentissage dans l'apprentissage automatique
Application du méta-apprentissage dans l'apprentissage automatique
Le méta-apprentissage aide les algorithmes d'apprentissage automatique à surmonter les défis en optimisant les algorithmes d'apprentissage et en identifiant les algorithmes les plus performants.
Méta-apprentissage, méta-classificateur et méta-régression
Méta-classificateur dans l'apprentissage automatique
Le méta-classificateur est un algorithme de méta-apprentissage dans l'apprentissage automatique et est utilisé pour les tâches de classification et de modélisation prédictive . Il utilise les résultats prédits par d'autres classificateurs comme caractéristiques et sélectionne finalement l'un d'entre eux comme résultat final de la prédiction.
Méta-régression
La méta-régression est un algorithme de méta-apprentissage utilisé pour les tâches de modélisation prédictive de régression. Il utilise l'analyse de régression pour combiner, comparer et synthétiser les résultats de plusieurs études tout en ajustant l'effet des covariables disponibles sur la variable de réponse. Les analyses de méta-régression visent à réconcilier des études contradictoires ou à confirmer des études cohérentes entre elles.
Quelles technologies sont utilisées en méta-learning ?
Voici quelques méthodes utilisées en méta-apprentissage :
- Apprentissage métrique
Cela fait référence à l'apprentissage d'un espace métrique pour la prédiction. Il fournit de bons résultats dans les tâches de classification en quelques coups. L'idée principale de l'apprentissage métrique est très similaire à l'algorithme du voisin le plus proche (classificateur k-NN et clustering k-means).
- Méta-apprentissage indépendant du modèle (MAML)
Dans MAML, un réseau de neurones est formé à l'aide d'exemples pour adapter le modèle plus rapidement à de nouvelles tâches. Il s'agit d'un algorithme d'optimisation générale et indépendant des tâches utilisé pour entraîner les paramètres d'un modèle pour un apprentissage rapide avec un petit nombre de mises à jour de gradient.
- Réseau de neurones récurrents (RNN)
Le réseau de neurones récurrents est un type d'intelligence artificielle. Ils sont doués pour résoudre les problèmes liés aux données séquentielles ou aux données de séries chronologiques. Vous les trouverez généralement utilisés pour les tâches de traduction, de reconnaissance vocale et de reconnaissance d'écriture manuscrite.
Dans le méta-apprentissage, l'algorithme RNN est utilisé comme alternative pour créer des modèles récurrents capables de collecter séquentiellement des données à partir d'un ensemble de données et de traiter ces données comme de nouvelles entrées.
- Stacking ou généralisation empilée
Stacking est un sous-domaine de l'apprentissage d'ensemble et est utilisé pour les modèles de méta-apprentissage. L’apprentissage supervisé et non supervisé bénéficie des avantages de l’empilement. Le processus impliqué dans l'empilement : entraîner un algorithme d'apprentissage à l'aide des données disponibles, créer un algorithme de combinaison pour combiner les prédictions de l'algorithme d'apprentissage et utiliser l'algorithme de combinaison pour effectuer la prédiction finale.
- Réseau neuronal siamois convolutionnel
Le réseau neuronal siamois convolutionnel se compose de deux réseaux jumeaux. Leurs sorties sont formées conjointement par dessus à l’aide d’une fonction pour apprendre la relation entre des paires d’échantillons de données d’entrée. Les réseaux siamois partagent les mêmes poids et paramètres de réseau. Ils font référence au même réseau d'intégration, qui apprend des intégrations efficaces pour révéler les relations entre des paires de points de données.
- Réseaux correspondants
Les réseaux correspondants apprennent des classificateurs pour tout petit ensemble de supports. Un classificateur définit une distribution de probabilité des étiquettes de sortie à l'aide d'exemples de tests spécifiques. Il mappe essentiellement un petit ensemble de supports balisés et un exemple non balisé à son étiquette, éliminant ainsi le besoin d'un réglage précis pour s'adapter à de nouveaux types de classe.
- LSTM Meta-Learner
L'algorithme de méta-apprentissage LSTM peut trouver l'algorithme d'optimisation précis pour former un autre classificateur de réseau neuronal en quelques étapes. Le paramétrage lui permet d'apprendre les mises à jour de paramètres appropriées, notamment pour les scénarios où un certain nombre de mises à jour seront effectuées. Il peut même apprendre une initialisation générale du réseau d'apprenants pour parvenir à une convergence rapide de la formation.
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15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
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Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
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Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Perspectives sur les tendances futures de la technologie Golang dans l'apprentissage automatique
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