Q:
యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలను మెరుగుపరచడానికి ఇంజనీర్లు ప్రవణత బూస్టింగ్‌ను ఎలా ఉపయోగించగలరు?
A:ఇతర రకాల బూస్టింగ్‌ల మాదిరిగానే, ప్రవణత బూస్టింగ్ అనేది ఒక రకమైన డిజిటల్ "క్రౌడ్‌సోర్సింగ్" లో నేర్చుకునే సామర్థ్యం ఉన్న బహుళ బలహీన అభ్యాసకులను ఒకే బలమైన అభ్యాసకుడిగా మార్చడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ప్రవణత పెంచడాన్ని కొందరు వివరించే మరో మార్గం ఏమిటంటే, ఇంజనీర్లు మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలను ఇవ్వడానికి, అస్పష్టమైన సమీకరణాన్ని చక్కగా తీర్చిదిద్దడానికి వేరియబుల్స్‌ను జతచేస్తారు.
ప్రవణత బూస్టింగ్‌ను "పునరుత్పాదక" విధానంగా కూడా వర్ణించారు, పునరావృత్తులు వ్యక్తిగత బలహీనమైన అభ్యాసకులను ఒకే బలమైన అభ్యాస నమూనాకు అదనంగా చేర్చవచ్చు.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
యంత్ర అభ్యాస ఫలితాలను మెరుగుపరిచే ఒక రకమైన ప్రవణత పెంచే అమలును ఎలా చూడాలనే దాని యొక్క బలవంతపు వివరణ ఇక్కడ ఉంది:
సిస్టమ్ నిర్వాహకులు మొదట బలహీనమైన అభ్యాసకుల సమితిని ఏర్పాటు చేశారు. ఉదాహరణకు, AF ఎంటిటీల శ్రేణిగా ఆలోచించండి, ప్రతి ఒక్కటి వర్చువల్ టేబుల్ చుట్టూ కూర్చుని సమస్యపై పనిచేస్తాయి, ఉదాహరణకు, బైనరీ ఇమేజ్ వర్గీకరణ.
పై ఉదాహరణలో, ఇంజనీర్లు మొదట ప్రతి బలహీనమైన అభ్యాసకుడిని బరువుగా ఉంచుతారు, బహుశా ఏకపక్షంగా, A, B, C, మొదలైన వాటికి ప్రభావ స్థాయిని కేటాయిస్తారు.
తరువాత, ప్రోగ్రామ్ ఇచ్చిన శిక్షణా చిత్రాల సమితిని అమలు చేస్తుంది. అప్పుడు, ఫలితాలను చూస్తే, ఇది బలహీనమైన అభ్యాసకుల శ్రేణిని తిరిగి బరువు చేస్తుంది. A మరియు B మరియు C కన్నా మెరుగైనదిగా If హించినట్లయితే, A యొక్క ప్రభావం తదనుగుణంగా పెరుగుతుంది.
పెంచే అల్గోరిథం మెరుగుదల యొక్క ఈ సరళమైన వివరణలో, మరింత క్లిష్టమైన విధానం మెరుగైన ఫలితాలను ఎలా ఇస్తుందో చూడటం చాలా సులభం. బలహీనమైన అభ్యాసకులు "కలిసి ఆలోచిస్తున్నారు" మరియు ML సమస్యను ఆప్టిమైజ్ చేస్తున్నారు.
పర్యవసానంగా, ఇంజనీర్లు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ నుండి యూజర్ సిఫారసుల వర్గీకరణ లేదా సహజ భాష యొక్క విశ్లేషణ వరకు దాదాపు ఏ రకమైన ML ప్రాజెక్ట్‌లోనైనా ప్రవణత పెంచే "సమిష్టి" విధానాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. ఇది తప్పనిసరిగా ML కి "టీమ్ స్పిరిట్" విధానం మరియు కొంతమంది శక్తివంతమైన ఆటగాళ్ళ నుండి చాలా శ్రద్ధ తీసుకుంటుంది.
ముఖ్యంగా ప్రవణత పెంచడం తరచుగా భేదాత్మక నష్ట ఫంక్షన్‌తో పనిచేస్తుంది.
ప్రవణత పెంచడాన్ని వివరించడానికి ఉపయోగించే మరొక నమూనాలో, ఈ రకమైన బూస్టింగ్ యొక్క మరొక పని ఏమిటంటే, వర్గీకరణలు లేదా వేరియబుల్స్‌ను వేరుచేయగలగడం, పెద్ద చిత్రంలో, కేవలం శబ్దం. ప్రతి వేరియబుల్ యొక్క రిగ్రెషన్ ట్రీ లేదా డేటా స్ట్రక్చర్‌ను ఒక బలహీనమైన అభ్యాసకుడి డొమైన్‌లో వేరు చేయడం ద్వారా, ఇంజనీర్లు శబ్ద సంకేతాలను మరింత ఖచ్చితంగా "సౌండ్ అవుట్" చేసే మోడళ్లను నిర్మించగలరు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, దురదృష్టవంతుడైన బలహీనమైన అభ్యాసకుడిచే సూచించబడిన సంకేతకం ఆ బలహీనమైన అభ్యాసకుడిని తిరిగి బరువుగా మరియు తక్కువ ప్రభావాన్ని ఇస్తున్నందున ఉపాంతీకరించబడుతుంది.
