ทำความเข้าใจ Cross-Lift ใน Machine Learning และ Deep Learning
Cross-lift เป็นคำที่ใช้ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก มันหมายถึงปรากฏการณ์ที่แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมในงานหนึ่งสามารถสรุปได้ดีกับงานอื่นที่เกี่ยวข้องกัน แม้ว่าจะไม่ได้รับการฝึกอบรมอย่างชัดเจนในงานนั้นมาก่อนก็ตามก็ตาม กล่าวอีกนัยหนึ่ง การยกระดับข้ามเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองเรียนรู้คุณสมบัติหรือการนำเสนอที่เป็น มีประโยชน์สำหรับงานหลายอย่าง นอกเหนือจากงานเฉพาะที่ได้รับการฝึกมาแต่แรก สิ่งนี้สามารถมองได้ว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้แบบถ่ายโอน โดยที่ความรู้ที่เรียนรู้จากงานหนึ่งจะถูกถ่ายโอนไปยังงานอื่นที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่างเช่น แบบจำลองที่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับการจำแนกภาพอาจทำงานได้ดีในการแบ่งส่วนภาพ เนื่องจากงานทั้งสองมีคุณลักษณะร่วมกันบางประการและ รูปแบบ ในทำนองเดียวกัน โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติอาจทำงานได้ดีในการวิเคราะห์ความรู้สึก เนื่องจากงานทั้งสองเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจความหมายและบริบทของข้อความ
การยกข้ามจะมีประโยชน์ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น เช่น ระบบแนะนำ การตรวจจับการฉ้อโกง และการโฆษณาเฉพาะบุคคล ด้วยการใช้ประโยชน์จากโครงสร้างหรือรูปแบบที่ใช้ร่วมกันในงานหลายๆ งาน cross-lift สามารถช่วยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และช่วยให้สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้นได้
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
