핸즈온 머신러닝 예제

모델 기반 학습 알고리즘은 무엇을 검색합니까? 성공하기 위해 사용하는 가장 일반적인 전략은 무엇입니까? 그들은 어떻게 예측을 합니까? 대부분의 반감독 학습 알고리즘은 감독되지 않은 알고리즘과 감독되지 않은 알고리즘의 조합입니다. 예를 들어, 딥 신념 네트워크(DBN)는 서로 겹치면 제한된 Boltzmann 컴퓨터(RBM)라는 감독되지 않은 구성 요소를 기반으로 합니다. RBM은 감독되지 않은 방식으로 순차적으로 학습된 다음 감독된 학습 기술을 사용하여 전체 시스템을 미세 조정합니다. 그림 1-23은 세 가지 모델을 보여줍니다 : 점선은 누락 된 몇 국가와 함께 훈련 된 원래 모델을 나타냅니다, 파선은 모든 국가와 훈련 된 우리의 두 번째 모델이며, 실선은 첫 번째 모델과 동일한 데이터로 훈련 선형 모델입니다 정규화 제약 조건이 있습니다. 정규화를 통해 모델의 경사가 작아지도록 했는데, 이는 모델이 학습한 학습 데이터에 약간 덜 적합하지만 실제로는 새 예제로 더 잘 일반화할 수 있습니다. 이 기계 학습 자습서에 미적분학이 들어오는 곳입니다. 이 설명을 관리 하기 위해, 여기 방정식을 작성 하지 않습니다., 하지만 본질적으로 우리가 하는 것은의 그라데이션을, 파생 상품의 쌍 (하나 이상 하나 이상). 그라데이션은 모든 다른 값에 대해 다를 것이며, “언덕의 경사”가 무엇인지, 특히 이러한 특정 s에 대해 “어느 쪽이 내려가는지”를 알려줍니다. 예를 들어, 현재 값을 그라데이션에 연결하면 조금 더 추가하고 빼면 비용 함수 밸리 바닥의 방향으로 이동하게 됩니다. 따라서, 조금 을 추가하고 에서 조금 빼고 짜잔! 학습 알고리즘의 한 라운드를 완료했습니다. 업데이트된 예측 변수 h(x) = + x는 이전보다 더 나은 예측을 반환합니다. 우리의 기계는 이제 조금 똑똑해졌습니다.

다양한 유형의 ML 작업 중에서 감독 학습과 감독되지 않은 학습 간에 중요한 차이점이 있습니다: 이 기계 학습 프로젝트 소스 코드에 액세스하려면 여기에 -인간 활동 인식 기계 학습 모델은 학습할 데이터를 근본적으로 사용할 수 있습니다. 이 모델은 기계 학습 알고리즘이 학습해야 하는 내용을 결정하는 기준으로 사용됩니다. 데이터에 대한 정확한 가정을 하는 좋은 모델은 기계가 좋은 결과를 제공하기 위해 필요한데, 어떤 유형의 학습 알고리즘이 예측을 하기 위해 유사성 측정에 의존합니까? 많은 연습과 실험을 통해서만 기계 학습의 마스터가 될 수 있습니다. 이론적인 데 확실히 도움이 하지만 그것은 가장 진행 하는 데 도움이 응용 프로그램. 이론적 지식의 양은 실습 연습을 대체 할 수 없습니다. 위에서 언급 한 것과 같은 초보자를위한 다른 많은 기계 학습 프로젝트가 있습니다. 그러나 위에 나열된 프로젝트에 먼저 익숙해지면 도움이 됩니다. 최근의 일련의 혁신을 통해 딥 러닝은 기계 학습의 전체 분야를 향상시켰습니다. 이제 이 기술에 대해 거의 모르는 프로그래머도 간단하고 효율적인 도구를 사용하여 데이터에서 학습할 수 있는 프로그램을 구현할 수 있습니다. 이 실용적인 책은 방법을 보여줍니다. 머신 러닝으로 인해 급격한 변화를 겪고 있는 또 다른 산업은 글로벌 건강 및 건강 관리입니다. 기계 학습 시스템을 분류하는 한 가지 방법은 기계 학습 시스템을 일반화하는 방법입니다.

대부분의 기계 학습 작업은 예측을 수행하는 것입니다. 즉, 여러 가지 교육 예제를 감안할 때 시스템은 이전에 본 적이 없는 예제로 일반화할 수 있어야 합니다. 학습 데이터에 대한 좋은 성능 측정을 갖는 것은 좋지만 충분하지 않습니다. 진정한 목표는 새 인스턴스에서 잘 수행하는 것입니다.

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