Шта је КСГБоост алгоритам?
КСГБоост или Ектреме Градиент боост је алгоритам машинског учења који се користи за имплементацију стабала одлучивања за повећање градијента. Зашто стабла одлука? Када говоримо о неструктурираним подацима као што су слике, неструктурирани текстуални подаци итд., Изгледа да АНН модели (Вештачка неуронска мрежа) бораве на врху када покушавамо да предвидимо. Док када говоримо о структурираним / полуструктурираним подацима, стабла одлука су тренутно најбоља. КСГБоост је у основи дизајниран за увелико побољшање брзине и перформанси модела машинског учења и у потпуности је служио сврси.
Рад са КСГБоост алгоритмом
КСГБоост има алгоритам учења дрвета као и учење линеарног модела, и због тога је у стању да паралелно рачуна на једној машини.
То чини КСГБоост алгоритам 10 пута брже од било којег од постојећих алгоритама за повећање градијента.
КСГБоост и ГБМ (тј. Машине за потискивање градијената) користе методе дрвета користећи архитектуру градијента спуштања.
Подручје где КСГБоост оставља остале ГБМ-ове је област оптимизације система и побољшања у односу на алгоритме.
Погледајмо их детаљно:
Оптимизација система:
1. Обрезивање дрвећа - алгоритам КСГБоост користи приступ дубине први за разлику од критеријума заустављања за цепање стабала који користи ГБМС који је по природи похлепан и такође зависи од критеријума негативног губитка. Уместо тога, КСГБоост користи функцију / параметар максималне дубине и стога обрезује дрво уназад.
2. Паралелизација - Процес секвенцијалне изградње стабала врши се коришћењем паралелне имплементације у алгоритму КСГБоост. Ово је омогућено захваљујући спољашњим и унутрашњим петљама. Вањска петља наводи чворове листова стабла док ће унутрашња петља израчунати карактеристике. Такође, да би се спољна петља покренула, унутрашња петља се мора довршити. Овај процес пребацивања побољшава перформансе алгоритма.
3. Оптимизација хардвера - Оптимизација хардвера је такође разматрана током дизајна алгоритма КСГБоост. За сваки од нити се додељују интерни пуфери за похрану статистика градијента.
Алгоритмичка побољшања:
- Свест о Спарсити - Познато је да КСГБоост врло ефикасно управља са свим различитим врстама шарености. Овај алгоритам учи вредност која недостаје у гнезду видећи губитак тренинга.
- Регуларизација - Да би се спречило прекомерно уклапање, исправља сложеније моделе применом и ЛАССО (такође се назива Л1) и регулационог гребена (такође названог Л2).
- Цросс-Валидатион - Алгоритам КСГБоост има уграђене функције унакрсне валидације које се имплементирају на свакој итерацији у креирању модела. То спречава потребу да се израчуна број потребних појачаних понављања.
- Дистрибуирана пондерисана квантна скица - алгоритам КСГБоост користи распоређену пондерисану квантну скицу да би добио оптимални број дељених тачака између пондерираних скупова података
Карактеристике КСГБоост-а
Иако је КСГБоост дизајниран да увелико побољша брзину и перформансе модела машинског учења, он такође нуди и добар број напредних функција.
А) Карактеристике модела
КСГБоост подржава функције као што су регулационализација учења научног комплета и имплементација Р језика. Главне методе потицања градијента које су подржане су:
- Стохастичко повећање градијената - колона, ред и колона по подељеним нивоима могу се узорковати.
- Градиент Боостинг
- Регуларисано повећавање градијента - КСГБоост исправља сложеније моделе применом и ЛАССО (који се такође назива Л1), као и Ридге регуларизатион (који се такође назива Л2).
Б) Функције система
Функције система укључују:
1. Дистрибуирано рачунање - Ова функција се користи за обуку веома великих модела применом кластера машина.
2. Паралелизација - Током обуке користе се сва језгра ЦПУ-а за паралелизацију конструкције стабла
3. Оптимизација кеша - Алгоритми и структуре података се спремају у кеш како би се најбоље искористили хардвер.
4. Изван основног рачунања - За скупове података који се не уклапају у меморију, КСГБоост подразумева основно рачунање.
Ц) Карактеристике алгоритма
Један од главних циљева алгоритма КСГБоост био је да најбоље искористи све доступне ресурсе. Неке од главних алгоритамских карактеристика КСГБоост-а су:
- Блок структура - Ова се функција користи за подршку конструкције стабала у паралелизацији.
- Спарсе Аваре - Кад вредности недостају у скупу података, ова функција ће се аутоматски побринути за то.
- Наставак обуке - Када је модел спреман са новим подацима, модел се може додатно побољшати коришћењем ове функције.
Зашто користити КСГБоост?
Главна сврха коју КСГБоост служи је:
- Брзина извршења
- Перформансе модела
Хајде да разговарамо о обојици.
1. Брзина извршења
Када упоређујемо КСГБоост са осталим алгоритмима за повећање градијента, КСГБоост је заиста брз, отприлике 10 пута бржи од осталих имплементација.
Сзилард Пафка је извео неке експерименте који су циљали на процену брзине извршења различитих алгоритама за имплементацију случајних шума. Испод је снимак резултата експеримента:
Показало се да је КСГБоост био најбржи. Више читања можете пронаћи овде
2. Перформансе модела
Када говоримо о неструктурираним подацима као што су слике, неструктурирани текстуални подаци итд., Изгледа да АНН модели (Вештачка неуронска мрежа) бораве на врху када покушавамо да предвидимо. Иако када говоримо о структурираним / полуструктурираним подацима, стабла одлука су тренутно најбоља и када се имплементирају помоћу КСГБоост-а, ниједан други алгоритам за повећање не може то надмашити до сада.
Алгоритам који користи КСГбоост
Алгоритам КСГБоост користи алгоритам стабла одлучивања који повећава градијент.
Метода повећања градијента ствара нове моделе који имају задатак да предвиде грешке и остатке свих претходних модела, који се затим, са своје стране, сабирају и тада се поставља коначно предвиђање.
Закључак: Алгоритам КСГБоост
У овом алгоритму КСГБоост научили смо о алгоритму КСГБоост који се користи за машинско учење. Тада смо видели како функционише овај алгоритам, његове главне карактеристике и зашто је савршен избор за примену стабала одлучивања за повећање градијента.
Препоручени чланци
Ово је водич за КСГБоост Алгоритам. Овдје смо разговарали о његовом концепту, значајкама, употреби за машинско учење, раду алгоритма у КСГБоост-у. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- НЛП у Питхон-у
- Алгоритам Раи Трацинг
- Алгоритам дигиталног потписа
- Питања о интервјуу за алгоритам
- Криптографија дигиталног потписа