Regularisasi grafik adalah teknik dasar dalam pembelajaran mesin yang melibatkan pembuatan grafik dengan node mewakili titik data dan tepi mewakili hubungan antar titik data. Dalam konteks Neural Structured Learning (NSL) dengan TensorFlow, grafik dibuat dengan menentukan bagaimana titik data dihubungkan berdasarkan kesamaan atau hubungannya. Tanggung jawab pembuatan grafik ini terletak pada ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin yang merancang model.
Untuk membuat grafik untuk regularisasi grafik di NSL, langkah-langkah berikut biasanya diikuti:
1. Representasi data: Langkah pertama adalah merepresentasikan titik data dalam format yang sesuai. Hal ini dapat melibatkan pengkodean titik data sebagai vektor fitur atau penyematan yang menangkap informasi relevan tentang data.
2. Ukuran Kesamaan: Selanjutnya, ukuran kesamaan didefinisikan untuk mengukur hubungan antar titik data. Hal ini dapat didasarkan pada berbagai metrik seperti jarak Euclidean, kesamaan kosinus, atau pengukuran berbasis grafik seperti jalur terpendek.
3. Ambang batas: Bergantung pada ukuran kesamaan yang digunakan, ambang batas dapat diterapkan untuk menentukan titik data mana yang terhubung dalam grafik. Titik-titik data yang memiliki kesamaan di atas ambang batas dihubungkan oleh tepi-tepi pada grafik.
4. Konstruksi Grafik: Dengan menggunakan kesamaan dan ambang batas yang dihitung, struktur grafik dibuat di mana node mewakili titik data dan tepi mewakili hubungan di antara mereka. Grafik ini menjadi dasar penerapan teknik regularisasi grafik dalam framework NSL.
5. Penggabungan ke dalam Model: Setelah grafik dibuat, grafik tersebut diintegrasikan ke dalam model pembelajaran mesin sebagai istilah regularisasi. Dengan memanfaatkan struktur grafik selama pelatihan, model dapat belajar dari data dan hubungan yang dikodekan dalam grafik, sehingga menghasilkan peningkatan performa generalisasi.
Misalnya, dalam tugas pembelajaran semi-supervisi yang menyediakan titik data berlabel dan tidak berlabel, regularisasi grafik dapat membantu menyebarkan informasi label melalui grafik untuk meningkatkan prediksi model pada titik data tidak berlabel. Dengan memanfaatkan hubungan antar titik data, model dapat mempelajari representasi yang lebih kuat yang menangkap struktur dasar distribusi data.
Regularisasi grafik dalam konteks NSL dengan TensorFlow melibatkan pembuatan grafik dengan node mewakili titik data dan edge mewakili hubungan antar titik data. Tanggung jawab pembuatan grafik ini terletak pada ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin, yang menentukan representasi data, pengukuran kesamaan, ambang batas, dan langkah-langkah konstruksi grafik untuk menggabungkan grafik ke dalam model pembelajaran mesin guna meningkatkan kinerja.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals