Regulizacija grafa je osnovna tehnika u mašinskom učenju koja uključuje konstruisanje grafa gde čvorovi predstavljaju tačke podataka, a ivice predstavljaju odnose između tačaka podataka. U kontekstu Neural Structured Learning (NSL) sa TensorFlow-om, graf se konstruiše definisanjem kako su tačke podataka povezane na osnovu njihovih sličnosti ili odnosa. Odgovornost za kreiranje ovog grafikona leži na naučniku podataka ili inženjeru mašinskog učenja koji dizajnira model.
Da bi se napravio graf za regularizaciju grafa u NSL-u, obično se slijede sljedeći koraci:
1. Zastupanje podataka: Prvi korak je predstavljanje tačaka podataka u odgovarajućem formatu. Ovo bi moglo uključivati kodiranje tačaka podataka kao vektora karakteristika ili ugradnje koje hvataju relevantne informacije o podacima.
2. Mera sličnosti: Zatim se definira mjera sličnosti za kvantifikaciju odnosa između tačaka podataka. Ovo bi se moglo zasnivati na različitim metrikama kao što su Euklidska udaljenost, kosinusna sličnost ili mjere zasnovane na grafovima kao što su najkraći putevi.
3. Prag: Ovisno o korištenoj mjeri sličnosti, prag se može primijeniti da se odredi koje su točke podataka povezane na grafikonu. Tačke podataka sa sličnostima iznad praga povezane su ivicama u grafu.
4. Grafička konstrukcija: Koristeći izračunate sličnosti i pragove, konstruiše se struktura grafa u kojoj čvorovi predstavljaju tačke podataka, a ivice predstavljaju odnose između njih. Ovaj graf služi kao osnova za primjenu tehnika regularizacije grafova u okviru NSL-a.
5. Ugradnja u model: Kada se graf konstruiše, on se integriše u model mašinskog učenja kao regularizacioni termin. Koristeći strukturu grafa tokom obuke, model može učiti i iz podataka i iz odnosa kodiranih u grafu, što dovodi do poboljšane performanse generalizacije.
Na primjer, u polu-nadgledanom zadatku učenja gdje su dostupne označene i neoznačene tačke podataka, regularizacija grafa može pomoći u širenju informacija o oznakama kroz graf kako bi se poboljšala predviđanja modela na neobilježenim tačkama podataka. Koristeći odnose između tačaka podataka, model može naučiti robusniji prikaz koji hvata temeljnu strukturu distribucije podataka.
Regulizacija grafa u kontekstu NSL-a sa TensorFlow-om uključuje konstruisanje grafa gde čvorovi predstavljaju tačke podataka, a ivice predstavljaju odnose između tačaka podataka. Odgovornost za kreiranje ovog grafikona leži na naučniku podataka ili inženjeru mašinskog učenja, koji definiše reprezentaciju podataka, meru sličnosti, pragove i korake izgradnje grafa kako bi se graf uključio u model mašinskog učenja radi poboljšanja performansi.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals