Појачавање је алгоритам који помаже у смањењу варијансе и пристрасности у ансамблу машинског учења. Алгоритми алгоритама (Алгос) Алгоритми (Алгос) су скуп упутстава која се уводе за извршавање задатка. Алгоритми се уводе за аутоматизацију трговања ради генерисања профита на фреквенцији немогућој за трговца људима помаже у претварању слабих ученика у јаке ученике комбиновањем Н броја ученика.
Извор: Сиракорн [ЦЦ БИ-СА]
Појачавање такође може побољшати предвиђање модела за алгоритме учења. Слабе ученике њихови секвенцијално исправљају и, у том процесу, претварају се у јаке ученике.
Облици појачавања
Појачавање може имати неколико облика, укључујући:
1. Адаптивно појачавање (Адабоост)
Адабоост има за циљ комбиновање неколико слабих ученика који чине једног јаког ученика. Адабоост се концентрише на слабе ученике, који су често стабла одлучивања са само једним поделом и обично се називају пањевима одлуке. Први пањ одлуке у Адабоосту садржи запажања која су подједнако пондерисана.
Претходне грешке се исправљају и свим запажањима која су погрешно класификована додељује се већа тежина од осталих запажања која нису имала грешке у класификацији. Алгоритми из Адабоост-а се популарно користе у поступцима регресије и класификације. Грешка уочена у претходним моделима се прилагођава пондерисањем док се не направи тачан предиктор.
2. Појачавање градијента
Појачавање градијента, као и било који други поступак машинског учења у ансамблу, секвенцијално додаје предикторе у ансамбл и следи секвенцу у исправљању претходних предиктора да би на крају поступка дошао до тачног предиктора. Адабоост исправља своје претходне грешке подешавањем пондера за свако нетачно посматрање у свакој итерацији, али појачавање градијента има за циљ уклапање новог предиктора у преостале грешке које је починио претходни предиктор.
Појачавање градијента користи градијентни спуст како би прецизирао изазове у претходно предвиђеним ученицима. Претходна грешка је истакнута и, комбиновањем једног слабог ученика са следећим, грешка се временом значајно смањује.
3. КСГБоост (екстремно појачавање градијента)
КСГБоостимг примењује стабла одлучивања са појачаним градијентом, побољшаним перформансама и брзином. Примена машина са појачаним нагибом је релативно спора због тренинга модела који мора следити низ. Стога им недостаје скалабилност Скалабилност Скалабилност може пасти и у контексту финансијске и пословне стратегије. У оба случаја то значи способност ентитета да издржи притисак због њихове спорости.
КСГБоост се ослања на перформансе модела и рачунску брзину. Пружа разне предности, као што су паралелизација, дистрибуирано рачунање, оптимизација кеш меморије и рачунарско језгро.
КСГБоост пружа паралелизацију у изградњи стабла коришћењем ЦПУ језгара током тренинга. Такође дистрибуира рачунарство када тренира велике моделе користећи машинске кластере. Ваздушно рачунање се користи за веће скупове података који не могу да се уклопе у конвенционалну величину меморије. Оптимизација предмеморије се такође користи за алгоритме и структуре података за оптимизацију употребе доступног хардвера.
Предности и недостаци повећања
Као модел ансамбла, појачавање долази са алгоритмом који се лако чита и тумачи, чинећи једноставним руковање његовим интерпретацијама предвиђања. Способност предвиђања је ефикасна коришћењем својих клонских метода, као што је врећање у врећама (агрегација Боотстрап). Машинско учење ансамбла може се углавном сврстати у врећање и појачавање. Техника врећа је корисна и за регресију и за статистичку или случајну шуму и за стабла одлучивања. Појачавање је еластична метода која лако зауставља прекомерно уклапање.
Један недостатак појачавања је што је осетљив на одступања, јер је сваки класификатор обавезан да исправи грешке у претходницима. Стога је метода превише зависна од изванредних резултата. Још један недостатак је што је методу готово немогуће повећати. То је зато што сваки процењивач своју исправност заснива на претходним предикторима, што отежава поступак за поједностављивање.
Шта су опционо дрвеће?
Стабла опција су замена за стабла одлучивања. Они представљају класификаторе ансамбала док изводе једну структуру. Разлика између стабала опција и стабала одлука је у томе што први укључује и чворове опција и чворове одлука, док други укључује само чворове одлука.
Класификација инстанце захтева филтрирање кроз стабло. Чвор одлуке потребан је за одабир једне од грана, док је чвор опције потребан да би узео читаву групу грана. То значи да се, са чвором са опцијама, заврши са више листова који би захтевали да се комбинују у једну класификацију да би се завршило са предвиђањем. Стога је потребно гласање у процесу, где већина гласова значи да је чвор изабран као предвиђање за тај процес.
Горњи поступак јасно показује да чворови опција не би требало да имају две опције, јер ће на крају изгубити глас ако не могу да нађу одређеног победника. Друга могућност је узимање просека процена вероватноће са различитих путања пратећи приступе као што је Баиесов приступ или не-пондерисани метод просека.
Стабла опција се такође могу развити из модификовања постојећих ученика стабла одлука или стварања чвора опција где је неколико подела повезано. Свако стабло одлука у оквиру дозвољеног нивоа толеранције може се претворити у стабла опција.
Више ресурса
Финанце је званични добављач сертификованог банкарског и кредитног аналитичара (ЦБЦА) ™ ЦБЦА ™ сертификација Акредитација сертификованог банкарског и кредитног аналитичара (ЦБЦА) ™ је глобални стандард за кредитне аналитичаре који покрива финансије, рачуноводство, кредитну анализу, анализу новчаног тока, моделирање савеза, отплата зајма и још много тога. програм сертификације, осмишљен да трансформише било кога у финансијског аналитичара светске класе.
Да бисте наставили да учите и развијате своје знање из финансијске анализе, топло препоручујемо додатне финансијске ресурсе у наставку:
- Финтецх (финансијска технологија) Финтецх (финансијска технологија) Израз финтецх односи се на синергију између финансија и технологије, која се користи за унапређење пословања и пружање финансијских услуга
- Квантитативне финансије Квантитативне финансије су употреба математичких модела и изузетно великих скупова података за анализу финансијских тржишта и хартија од вредности. Уобичајени примери укључују (1) одређивање цена дериватних хартија од вредности као што су опције и (2) управљање ризиком, посебно пошто се односи на управљање портфељем
- Споофинг Споофинг Споофинг је ометајућа алгоритамска пракса трговања која укључује давање понуда за куповину или понуда за продају фјучерс уговора и поништавање понуда или понуда пре извршења посла. Пракса намерава да створи лажну слику потражње или лажног песимизма на тржишту.
- Водич за зараде софтверског инжењера У овом водичу за зараде софтверског инжењера покривамо неколико послова софтверског инжењера и њихове одговарајуће средње зараде за 2018. Софтверски инжењер је професионалац који примењује принципе софтверског инжењерства у процесима дизајнирања, развоја, одржавања, тестирање и процена софтвера који се користи у рачунару
