Далее мы собираемся рассмотреть довольно отличный от представленных до сих пор подход к машинному обучению, в котором используется одна из наиболее распространенных и важных структур данных — двоичное дерево. Как правило, вычислительные затраты на создание дерева довольно низкие, но стоимость его использования еще ниже, O(log m), где m — количество узлов. Это важно для машинного обучения, так как запросы к обученной модели должны быть максимально быстрыми, поскольку это происходит чаще, и..

Примечания на стороне - Лукас Галке В этом выпуске мы представляем вам статью, написанную членом команды MTank , в которой исследуются методы снижения затрат на обучение нейронной сети. Определив силу обучения подсетей на ранних этапах обучения, т. Е. выбрав выигрышную подсеть , мы потенциально можем снизить затраты на вычисления для современных исследователей и практиков глубокого обучения. В дополнение к нашим сериализованным блогам, ' AI Distillery и Cups to Consciousness..

Дерево решений представляет собой структуру, подобную блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет решение, основанное на входном признаке, каждая ветвь представляет собой результат решения, а каждый конечный узел представляет собой метку класса или прогнозируемое значение. Решения принимаются путем рекурсивного разбиения набора данных на основе определенного значения функции или условия, что приводит к древовидной структуре. Построение дерева решений: Чтобы построить..

Обрезка - это более старая концепция в области глубокого обучения, восходящая к статье Яна Лекуна 1990 года Оптимальное повреждение мозга . В последнее время к нему возобновился интерес, и он становится все более важным инструментом для специалистов по анализу данных. Возможность развертывания значительно меньших и более быстрых моделей привлекла большую часть внимания, при этом минимально влияя (а в некоторых случаях улучшая) такие показатели, как точность. Отсечение - это процесс..