Q:
วิศวกรสามารถใช้การไล่ระดับสีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
A:เช่นเดียวกับการส่งเสริมประเภทอื่น ๆ การไล่ระดับสีอย่างต่อเนื่องทำให้ผู้เรียนที่อ่อนแอหลายคนกลายเป็นผู้เรียนที่แข็งแกร่งเพียงคนเดียวในรูปแบบ "crowdsourcing" แห่งศักยภาพการเรียนรู้แบบดิจิทัล อีกวิธีที่บางคนอธิบายการไล่ระดับสีแบบค่อยเป็นค่อยไปคือวิศวกรเพิ่มตัวแปรเพื่อปรับแต่งสมการที่คลุมเครือเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
การส่งเสริมการไล่ระดับสียังอธิบายด้วยวิธีการ "วนซ้ำ" ด้วยการทำซ้ำอาจมีลักษณะเป็นการเพิ่มผู้เรียนที่อ่อนแอแต่ละรายให้กับแบบจำลองผู้เรียนที่แข็งแกร่งเพียงคนเดียว
| ดาวน์โหลดฟรี: การเรียนรู้ของเครื่องและเหตุผลที่สำคัญ |
ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายที่น่าสนใจเกี่ยวกับวิธีดูประเภทการใช้งานการไล่ระดับสีแบบค่อยเป็นค่อยไปที่จะช่วยปรับปรุงผลการเรียนรู้ของเครื่อง:
ผู้ดูแลระบบจะตั้งค่าชุดผู้เรียนที่อ่อนแอก่อน ยกตัวอย่างเช่นลองนึกถึงพวกเขาเช่นอาเรย์ของเอนทิตี AF แต่ละอันนั่งอยู่รอบโต๊ะเสมือนและทำงานกับปัญหาตัวอย่างเช่นการจำแนกภาพไบนารี
ในตัวอย่างข้างต้นวิศวกรจะชั่งน้ำหนักผู้เรียนที่อ่อนแอแต่ละคนเป็นอันดับแรกโดยพลการอาจกำหนดระดับอิทธิพลให้กับ A, B, C และอื่น ๆ
ถัดไปโปรแกรมจะเรียกใช้ชุดรูปฝึก จากนั้นเมื่อผลลัพธ์ออกมาจะเป็นการลดน้ำหนักของผู้เรียนที่อ่อนแอ หาก A เดาได้ดีกว่า B และ C อิทธิพลของ A จะเพิ่มขึ้นตามลำดับ
ในคำอธิบายอย่างง่าย ๆ ของการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพนั้นค่อนข้างง่ายที่จะเห็นว่าวิธีการที่ซับซ้อนยิ่งกว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับปรุง ผู้เรียนที่อ่อนแอคือ "คิดร่วมกัน" และจะปรับปัญหา ML ให้เหมาะสม
เป็นผลให้วิศวกรสามารถใช้วิธี "ensemble" ของการไล่ระดับสีแบบค่อยเป็นค่อยไปในเกือบทุกประเภทของโครงการ ML ตั้งแต่การรับรู้ภาพจนถึงการจำแนกประเภทของคำแนะนำผู้ใช้หรือการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ โดยพื้นฐานแล้วมันเป็น "สปิริตของทีม" ต่อ ML และสิ่งหนึ่งที่ได้รับความสนใจจากผู้เล่นที่ทรงพลังบางคน
การไล่ระดับสีที่เพิ่มขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งมักจะทำงานกับฟังก์ชั่นการสูญเสียที่แตกต่างกัน
ในรูปแบบอื่นที่ใช้อธิบายการไล่ระดับสีแบบเร่งด่วนฟังก์ชั่นอื่นของการเพิ่มระดับเสียงแบบนี้ก็คือสามารถแยกการจำแนกประเภทหรือตัวแปรที่เป็นภาพใหญ่ขึ้นเป็นเพียงเสียงรบกวน โดยการแยกแผนภูมิการถดถอยหรือโครงสร้างข้อมูลของตัวแปรแต่ละตัวออกเป็นโดเมนของผู้เรียนที่อ่อนแอหนึ่งคนวิศวกรสามารถสร้างแบบจำลองที่จะทำให้เกิด "สัญญาณเสียง" ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่งตัวบ่งชี้ที่ครอบคลุมโดยผู้เรียนที่อ่อนแอผู้เคราะห์ร้ายจะถูกลดความสำคัญเนื่องจากผู้เรียนที่อ่อนแอจะได้รับการถ่วงน้ำหนักอีกครั้งและลดอิทธิพลลง
