Q:
Làm thế nào các kỹ sư có thể sử dụng tăng cường độ dốc để tăng cường hệ thống máy học?
A:Giống như các loại tăng cường khác, tăng cường độ dốc tìm cách biến nhiều người học yếu thành một người học mạnh duy nhất, trong một loại "cộng đồng kỹ thuật số" tiềm năng học tập. Một cách khác mà một số giải thích tăng cường độ dốc là các kỹ sư thêm các biến để tinh chỉnh một phương trình mơ hồ, để tạo ra kết quả chính xác hơn.
Tăng cường độ dốc cũng được mô tả như một cách tiếp cận "lặp lại", với các lần lặp có thể được đặc trưng là việc bổ sung các cá nhân học yếu vào một mô hình người học mạnh duy nhất.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Dưới đây là một mô tả hấp dẫn về cách xem xét một loại triển khai tăng cường độ dốc sẽ nâng cao kết quả học máy:
Các quản trị viên hệ thống trước tiên thiết lập một tập hợp những người học yếu. Ví dụ, hãy nghĩ về chúng như một mảng các thực thể AF, mỗi cái ngồi xung quanh một bảng ảo và làm việc với một vấn đề, ví dụ, phân loại hình ảnh nhị phân.
Trong ví dụ trên, trước tiên các kỹ sư sẽ cân nhắc từng người học yếu, có thể tùy ý, gán mức độ ảnh hưởng cho A, B, C, v.v.
Tiếp theo, chương trình sẽ chạy một bộ hình ảnh đào tạo nhất định. Sau đó, đưa ra kết quả, nó sẽ cân nhắc lại mảng người học yếu. Nếu A đoán tốt hơn B và C, ảnh hưởng của A sẽ được nâng lên tương ứng.
Trong mô tả đơn giản về tăng cường thuật toán tăng cường này, thật dễ dàng để thấy cách tiếp cận phức tạp hơn sẽ mang lại kết quả nâng cao. Những người học yếu đang "cùng nhau suy nghĩ" và lần lượt tối ưu hóa một vấn đề ML.
Do đó, các kỹ sư có thể sử dụng phương pháp "tập hợp" tăng cường độ dốc trong gần như bất kỳ loại dự án ML nào, từ nhận dạng hình ảnh đến phân loại khuyến nghị người dùng hoặc phân tích ngôn ngữ tự nhiên. Về cơ bản, đây là cách tiếp cận "tinh thần đồng đội" với ML và một phương pháp đang thu hút được nhiều sự chú ý từ một số người chơi mạnh mẽ.
Đặc biệt tăng cường độ dốc thường hoạt động với chức năng mất khác biệt.
Trong một mô hình khác được sử dụng để giải thích việc tăng cường độ dốc, một chức năng khác của loại tăng tốc này là có thể cô lập các phân loại hoặc các biến mà trong một bức tranh lớn hơn chỉ là nhiễu. Bằng cách tách cây hồi quy hoặc cấu trúc dữ liệu của từng biến thành miền của một người học yếu, các kỹ sư có thể xây dựng các mô hình sẽ xác định chính xác hơn các ký hiệu nhiễu "phát ra âm thanh". Nói cách khác, người ký tên được bao phủ bởi người học yếu kém không may mắn sẽ bị thiệt thòi vì người học yếu đó bị đè nặng xuống và bị ảnh hưởng ít hơn.
