Что такое Bumble Boost?
Bumble Boost — это одна из наших двух подписок, которая дает вам доступ к дополнительным функциям.
Bumble Boost включает:
- Функцию Перемотки, которая позволяет отменить случайный свайп влево
- Возможность продлевать время для симпатий
- Неограниченное количество свайпов
- Одно использование Spotlight в неделю.
- 5 использований SuperSwipe в неделю.
Spotlight и SuperSwipe истекают и восполняются еженедельно, поэтому не упустите свой шанс ими воспользоваться! Если вы оформили ежедневную подписку на Bumble Boost, в нее не будут включены услуги SuperSwipe и Spotlight.
Вы можете подписаться на Bumble Boost, выбрав иконку силуэта в левом нижнем углу приложения и нажав на баннер Bumble Boost под вашим фото профиля. Вы также сможете выбрать подписку Bumble Premium или приобрести услуги Spotlight или SuperSwipe в качестве одноразовой покупки.
Что такое бустинг?
Бустинг – это метод, используемый в машинном обучении для уменьшения количества ошибок при прогностическом анализе данных. Специалисты по работе с данными обучают ПО с алгоритмами машинного обучения, называемое моделями машинного обучения, на размеченных данных, чтобы сделать предположения о непомеченных данных. Одна модель машинного обучения может делать ошибки прогнозирования в зависимости от точности обучающего набора данных. Например, если модель идентификации кошек была обучена только на изображениях белых кошек, в отдельных случаях она может неправильно идентифицировать черную кошку. Бустинг пытается преодолеть эту проблему путем последовательного обучения нескольких моделей для повышения точности всей системы.
В чем важность бустинга?
Бустинг улучшает точность прогнозирования и производительность моделей путем преобразования слабых классификаторов в единую сильную модель обучения. Модели машинного обучения можно разделить на слабые или сильные:
Слабые модели
Слабые модели имеют низкую точность прогнозирования, которую можно сравнить со случайным угадыванием. Такие модели склонны к переобучению: они не могут классифицировать данные, сильно отличающиеся от исходного набора. Например, если научить модель идентифицировать кошек как животных с заостренными ушами, она не сможет распознать кошку с загнутыми ушами.
Сильные модели
Сильные модели имеют более высокую точность предсказания. Бустинг преобразует систему слабых моделей в единый сильный алгоритм обучения. Например, чтобы распознать изображение кошки, он объединяет слабую модель, классифицирующую острые уши, и другую модель, отвечающую за кошачьи глаза. Проанализировав изображение животного на наличие заостренных ушей, система анализирует его еще раз для распознавания кошачьих глаз. Такой подход повышает общую точность системы.
Как работает бустинг?
Чтобы понять принцип работы алгоритма бустинга, необходимо разобраться, как модели машинного обучения принимают решения. Несмотря на разнообразие вариантов реализации, специалисты по работе с данными часто используют бустинг с деревьями решений:
Деревья решений
Деревья решений — это структуры данных в машинном обучении, разделяющие набор данных на меньшие подмножества в зависимости от их характеристик. Идея заключается в том, что деревья решений многократно разделяют данные, пока не останется только один класс. Например, дерево может задать ряд вопросов с ответами «да» или «нет» и разделить данные на категории при каждом шаге.
Бустинг — ансамблевый метод
Бустинг строит ансамбли моделей путем последовательного объединения нескольких слабых деревьев решений. Выходным данным отдельных деревьев присваиваются веса. Затем неправильным классификациям из первого дерева решений присваивается больший вес, после чего данные передаются в следующее дерево. После многочисленных циклов бустинг объединяет слабые классификаторы в один мощный алгоритм прогнозирования.
Отличие бустинга от бэггинга
Бустинг и бэггинг — два распространенных ансамблевых метода, повышающих точность прогнозирования. Основное различие между ними — метод обучения. В случае с бэггингом специалисты по работе с данными повышают точность слабых моделей, параллельно обучая некоторые из них на различных наборах данных. Бустинг же обучает слабые модели последовательно.
Как проходит обучение при бустинге?
Метод обучения зависит от типа бустинга, называемого алгоритмом. При этом алгоритм выполняет следующие общие шаги для обучения модели бустинга:
Шаг 1
Алгоритм бустинга присваивает равный вес каждой выборке данных. Он передает данные первой модели, называемой базовым алгоритмом. Для каждой выборки данных базовый алгоритм делает прогнозы.
Шаг 2
Алгоритм бустинга оценивает прогнозы модели и увеличивает вес выборок с более значительной ошибкой. Также вес присваивается на основе производительности модели. Модель с лучшими прогнозами будет иметь большое влияние на окончательное решение.
Шаг 3
Алгоритм передает взвешенные данные следующему дереву решений.
Шаг 4
Алгоритм повторяет шаги 2 и 3 до тех пор, пока ошибки обучения не опустятся ниже определенного порога.
Какие виды бустинга существуют?
Ниже перечислены три основных вида бустинга:
Адаптивный бустинг
Адаптивный бустинг (AdaBoost) — одна из самых ранних моделей бустинга. Он адаптируется и самостоятельно корректирует классификаторы в каждой итерации бустинга.
AdaBoost изначально присваивает одинаковый вес каждому набору данных. Затем он автоматически корректирует веса точек выборки после каждого шага на дереве решений. Элементы, которые были классифицированы неверно, приобретают больший вес в следующей итерации. Процесс повторяется до тех пор, пока остаточная ошибка или разница между фактическими и прогнозируемыми значениями не опустится ниже допустимого уровня.
AdaBoost можно использовать со многими предикторами. Кроме того, он менее чувствителен, чем другие алгоритмы бустинга. AdaBoost не так эффективен при корреляции между признаками или использовании данных большой размерности. В целом, AdaBoost справляется с задачами квалификации.
Градиентный бустинг
Градиентный бустинг (GB) похож на AdaBoost: он также представляет собой метод последовательного обучения. Разница между AdaBoost и GB в том, что GB не присваивает неправильно классифицированным элементам больший вес. Вместо этого программное обеспечение GB оптимизирует функцию потерь через последовательное генерирование базовых моделей, в результате чего текущая базовая модель всегда становится эффективнее предыдущей. В отличие от AdaBoost, метод GB пытается сразу генерировать точные результаты, а не исправлять ошибки. По этой причине метод GB дает более точные результаты. Градиентный бустинг подходит и для задач классификации, и для регрессии.
Экстремальный градиентный бустинг
Экстремальный градиентный бустинг (XGBoost) различными способами улучшает градиентный бустинг, фокусируясь на скорости вычислений и масштабах модели. XGBoost разработан для эффективной многоядерной параллельной обработки прямо во время обучения. Этот алгоритм бустинга является эффективным инструментом для работы с большими данными. Ключевыми особенностями XGBoost являются распараллеливание, распределенные вычисления, оптимизация кэша и внешние вычисления.
В чем заключаются основные преимущества бустинга?
Основными преимуществами бустинга являются:
Простота реализации
Бустинг имеет простые для понимания и интерпретации алгоритмы, способные учиться на своих ошибках. Эти алгоритмы не требуют предварительной обработки данных, а также имеют встроенные процедуры обработки отсутствующих значений. Кроме того, в большинство языков встроены библиотеки для реализации алгоритмов бустинга с множеством параметров, позволяющих точно задавать производительность.
Уменьшение смещения
Смещение — это наличие неопределенности или неточности в результатах машинного обучения. Алгоритмы бустинга объединяют несколько слабых моделей в последовательный метод, итеративно улучшающий наблюдения. Такой подход помогает уменьшить высокое смещение, которое распространено в моделях машинного обучения.
Эффективность алгоритмов
Алгоритмы бустинга фокусируются на элементах, повышающих точность прогнозирования во время обучения. Они способны уменьшать количество атрибутов данных и эффективно обрабатывать большие наборы.
В чем заключаются недостатки бустинга?
Ниже приведены основные недостатки бустинга:
Уязвимость к выбросам в данных
Модели бустинга уязвимы к выбросам или значениям данных, отличающимся от остальных наборов данных. Выбросы могут значительно искажать результаты, поскольку каждая модель пытается исправить ошибки предыдущей.
Реализация в режиме реального времени
Поскольку этот алгоритм сложнее других процессов, при реализации бустинга в режиме реального времени могут возникнуть затруднения. Бустинг проявляет высокую адаптивность, поэтому можно использовать разнообразные параметры модели, непосредственно влияющие на ее производительность.
Как можно использовать AWS для бустинга?
Сетевые сервисы AWS предназначены для предоставления предприятиям следующих средств:
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker объединяет широкий набор возможностей, предназначенных для машинного обучения. Данное решение можно использовать для быстрого создания, обучения и развертывания высококачественных моделей машинного обучения.
Amazon SageMaker Autopilot
Amazon SageMaker автопилот избавит вас от трудоемких процедур создания моделей машинного обучения, позволяя автоматически создавать и обучать модели в зависимости от используемых данных. В SageMaker Autopilot достаточно предоставить набор данных в табличной форме и выбрать для прогнозирования целевой столбец, который может содержать числовое значение или обозначение категории. SageMaker Autopilot автоматически изучает доступные решения и выбирает из них оптимальную модель. В том же интерфейсе можно всего одним щелчком развернуть полученную модель в рабочей среде или последовательно изучить разные решения в Amazon SageMaker Studio, чтобы дополнительно повысить качество модели.
Amazon SageMaker Debugger
Отладчик Amazon SageMaker позволяет легко оптимизировать модели машинного обучения, собирая метрики обучения в режиме реального времени и отправляя предупреждения при обнаружении ошибок. Такой подход позволяет мгновенно исправлять неточные прогнозы модели (например, неправильную идентификацию изображений).
Amazon SageMaker предлагает быстрые и простые методы обучения больших моделей и наборов данных глубокого обучения. Распределенные учебные библиотеки SageMaker быстрее обучают большие наборы данных.
Создайте учетную запись AWS и начните работу с Amazon SageMaker уже сегодня.
Перевод «boost» на русский
Это может увеличить трафик вашего сайта в зависимости от того, насколько эффективно вы приняли участие.
Providing broadband to rural areas will boost economic development.
Но перенос производства в бедные районы будет стимулировать их экономическое развитие.
African countries can also boost investment by fostering international trade.
Страны Африки могут стимулировать инвестиции и на основе развития и международной торговли.
It will help increase creativeness and finally boost productivity.
Это позволит лучше развить творческие способности и в конечном итоге повысит продуктивность.
You cannot really boost productivity with this system.
Вы не можете реально повысить производительность с помощью этой системы.
If optimism actually improves health, it should also boost longevity.
Если оптимизм на самом деле улучшает здоровье, он также должен повысить долголетие.
They also point out that higher wages boost morale.
Они также утверждают, что чем выше заработная плата повысит моральный дух.
This, in turn, can boost self-acceptance and love.
Это, в свою очередь, может повысить самопринятие и любовь к себе.
Cashew milk contains compounds like antioxidants and zinc that may fight inflammation and boost immunity.
Молоко из кешью содержит такие соединения, как антиоксиданты и цинк, которые могут бороться с воспалением и повысить иммунитет.
Research from 2013 suggests that eating dark chocolate could boost endorphin levels.
Исследования, проводимые с 2013 года, доказывают, что употребление темного шоколада может повысить уровень эндорфинов.
Imagine, increased site traffic and referral profits combined will surely boost your earnings.
Представьте себе, увеличение трафика сайта и справочные прибыль в сочетании, конечно, повысить свои доходы.
However, eating the right foods can also improve mental health and boost brainpower.
Тем не менее, употребление в пищу «правильных» продуктов также может улучшить психическое здоровье и увеличить работоспособность головного мозга.
Surprisingly, fatigue may boost creative powers.
Удивительно, но послерабочая усталость может повысить творческие силы.
Daily consumption can significantly boost your immunity.
Ежедневное потребление этого масла может значительно повысить Ваш иммунитет.
Test-tube and animal studies suggest that omega-3s may boost hair growth.
Исследования в пробирке и на животных показывают, что омега-З могут стимулировать рост волос.
IRENA members recognize that renewable energy can boost competitiveness and growth while combating climate change.
Члены IRENA признают, что использование возобновляемых источников энергии может повысить конкурентоспособность и экономический рост, на фоне борьбы с изменением климата.
The participants agreed that reducing such costs would significantly boost trade and GVC development.
Снижение таких затрат, по мнению участников Диалога, позволило бы существенно стимулировать торговлю и развитие глобальных ЦДС.
Возможно неприемлемое содержание
Примеры предназначены только для помощи в переводе искомых слов и выражений в различных контекстах. Мы не выбираем и не утверждаем примеры, и они могут содержать неприемлемые слова или идеи. Пожалуйста, сообщайте нам о примерах, которые, на Ваш взгляд, необходимо исправить или удалить. Грубые или разговорные переводы обычно отмечены красным или оранжевым цветом.
ПОВЫСИТЬ ОКСИГЕН?
Boost Oxygen — это портативный 95% чистый дополнительный кислород для естественной поддержки дыхания. Рецепт не требуется. Его используют спортсмены для восстановления и повышения работоспособности, пожилые люди для ведения активного образа жизни, люди на больших высотах для акклиматизации и те, кто сталкивается с плохим качеством воздуха. Знаете ли вы, что воздух, которым мы дышим, содержит только 21% кислорода — большая часть приходится на бесполезный 78% азот. Нашему организму необходим кислород для получения энергии. Основанная в 2007 году, компания Boost Oxygen обеспечивает легкий и немедленный доступ к дополнительному кислороду. Вы можете положиться на качество нашего продукта. Помощь здесь!