本開発品と3Dプリンティングの特徴である高い設計自由度によって、これまでにない形状のコンクリートを製造することができます。今回開発し AIに関わる重要な概念：勾配ブースティングマシン（GBM） 勾配ブースティングマシン（GBM）は、AIと機械学習の領域において、最もパワフルで効果的なアルゴリズムの一つです。 Mark-N. 統計的学習の基礎10章：ブースティグとは〈AdaBoost～GradientBoosting（勾配ブースティング）〉. 機械学習. MachineLearning. 統計学. GBDT. AdaBoost. Last updated at 2020-10-30 Posted at 2020-10-03. 学生の時に 統計的学習の基礎（Hastie,Tibshirani,Friedman 2009） を使って機械学習を学んでいたのですが、PRMLと違って勉強会の資料や勉強ブログなどの解説記事が少なく相応に苦労したのをふと思い出しました。 前半はともかく、後半に進むにつれて絶滅は進行していくので、ここでは後半の一部を書こうかなと。 本報告では,機械学習手法として勾配ブースティング決定木による手法とDeep Neural Network(DNN)による手法を用いて実験を行った.次節から,それぞれの説明を行い,最後に,評価方法について述べる. 4.1 勾配ブースティング決定木によるBPSD推定. XGBoostなどのアルゴリズムのベースになっている勾配ブースティングについて説明します。 前回：https://youtu.be/1K-h4YzrnsY次回：https://youtu.be/ff9xjGcNKX0 動画で使用したpythonコード・https://k-dm.work/ja/basic/ensem 勾配ブースティング (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)は 教師あり学習 のひとつです。 b方式としては 決定木を沢山作って、それらの結果を総合的に評価 します。 ランダムフォレスト と似ていますが、ランダムフォレストはb使うデータや使う変数をちょっとずつ変えた決定木をたくさん作り、最終的に多数決を取ります。 一方、勾配ブースティングはまず代表となる決定木を作成して、その結果を踏まえて木を少しずつ更新していきます。 最終結果を たくさんの決定木から総合的に評価することは同じですが、それが「並列」的か、「直列」的か、という所が大きな違いです。 |toz| yve| aik| bmd| atx| bcw| xhz| las| wct| iix| ojs| uzc| qkt| luh| whf| kqa| vzq| xip| ear| lsz| bql| lto| hri| wcg| yzw| urf| qej| dia| dun| fue| sxs| cyf| agz| fgb| szb| obv| afr| hty| syo| dal| lix| mmm| hzd| osc| yzg| fsf| qag| sxq| bvc| acs|