Storskalig modellträning innebär att man tränar modeller på en stor mängd data, vanligtvis på flera datorer samtidigt för att hantera den enorma mängden data och beräkningar som krävs. Detta används för att bygga modeller som är mer robusta och som kan hantera stora datamängder. Ett exempel på storskalig modellträning är när Google tränade en modell …
DeepDream är en teknik inom maskininlärning där neurala nätverk används för att skapa drömlika bilder genom att förstärka och förvränga mönster i en bild. Tekniken har använts för konstnärliga ändamål och för att förstå hur neurala nätverk fungerar. DeepDream fungerar genom att mata in en bild i ett tränat neural nätverk och sedan öka aktiviteten …
Ensemblering är en teknik där man kombinerar flera olika modeller för att få en mer robust och noggrann prediktiv modell. Ensemblering kan användas för att minska risken för överanpassning av modellen och för att hantera brusiga data. Ett exempel på ensemblering är Random Forests, där man skapar ett stort antal beslutsträd och kombinerar deras resultat …
Generativ modellering är en gren av maskininlärning där modellen lär sig att skapa nya exempel som liknar de som den tidigare tränats på. Det kan användas för att generera exempel på bilder, text eller ljud. Ett exempel på generativ modellering är Generative Adversarial Networks (GAN), där två neurala nätverk tränas tillsammans för att skapa nya …
Scikit-learn är en öppen källkodsbibliotek som används för att utföra olika uppgifter inom maskininlärning, såsom klassificering, regression och klusteranalys. Biblioteket innehåller en mängd olika algoritmer, inklusive SVM (Support Vector Machines), Naive Bayes, KNN (K-Nearest Neighbors) och mycket mer. Exempel på användning av Scikit-learn kan vara att bygga en klassificeringsmodell för att identifiera om en e-post …
Keras är en populär open source-maskininlärningsram som utvecklats av Francois Chollet. Keras är känd för sin användarvänlighet och abstraktion från den underliggande hårdvaran. Detta gör att användare kan fokusera på att bygga modeller snarare än att hantera de tekniska detaljerna. Exempel på användning av Keras inkluderar bild- och ljudigenkänning, naturlig språkbearbetning och datorseende. Keras kan …
Clustering är en teknik inom maskininlärning som används för att gruppera ihop dataobjekt som delar liknande egenskaper, utan att ha någon förbestämd klassificering. I grund och botten handlar det om att hitta naturliga kluster i datan. Det finns många olika algoritmer för att göra detta, som till exempel k-means eller hierarkisk clustering. Clustering kan användas …
Halvövervakad inlärning är en hybrid mellan Supervised och Unsupervised Learning. Denna teknik används när man har en blandning av oövervakade och övervakade data. En del av datan har redan kategoriserats och andra delar saknar kategorisering. Genom att använda både övervakade och oövervakade metoder kan algoritmen utnyttja de kategoriserade exemplen för att lära sig mönster i …
PyTorch är en open source-maskininlärningsram som utvecklats av Facebook. Det är känd för sin dynamiska grafhantering som gör det enkelt att skapa och modifiera neurala nätverk. PyTorch är också kraftfullt när det gäller att använda GPU:er för att snabba upp träningsprocessen. Exempel på användning av PyTorch inkluderar bildklassificering, naturlig språkbearbetning och datorseende.
Inom maskininlärning är hyperparametrar en samling av parametrar som styr beteendet hos en inlärningsalgoritm. Hyperparameteroptimering är processen för att söka efter de optimala värdena för dessa parametrar, för att maximera prestandan hos en modell. Detta kan göras manuellt, men oftast används automatiserade verktyg som söker igenom parametrarna och testar olika kombinationer för att hitta den …
