Vowpal Wabbit - Vowpal Wabbit

Vowpal Wabbit
Vowpal Wabbit-ning ekran tasviri
Skrinshot Vowpal Wabbit
Tuzuvchi (lar)Yahoo! Tadqiqot & keyinroq Microsoft tadqiqotlari
Barqaror chiqish
8.9.0 / 2020 yil 12-noyabr; 32 kun oldin (2020-11-12)
Omborgithub.com/ VowpalWabbit/ vowpal_qayit
YozilganC ++
Operatsion tizimLinux, macOS, Microsoft Windows
PlatformaO'zaro faoliyat platforma
TuriMashinada o'qitish
LitsenziyaBSD litsenziyasi
Veb-saytvowpalwabbit.org

Vowpal Wabbit ("VW" nomi bilan ham tanilgan) an ochiq manbali tez onlayn interfaol mashinada o'rganish tizim kutubxonasi va dasturi dastlab ishlab chiqilgan Yahoo! Tadqiqot, va hozirda Microsoft tadqiqotlari. U boshlangan va boshqariladi Jon Langford. Vowpal Wabbit-ning interaktiv o'quv ko'magi, shu jumladan, ayniqsa e'tiborlidir Kontekstli qaroqchilar, Faol o'rganish va hidoyat shakllari Kuchaytirishni o'rganish. Vowpal Wabbit samarali ölçeklenebilirlik beradi yadrodan tashqari bir qator mashinani o'rganish uchun qo'llab-quvvatlash bilan amalga oshirish qisqartirish, ahamiyatni tortish va boshqasini tanlash yo'qotish funktsiyalari va optimallashtirish algoritmlari.

Taniqli xususiyatlar

VW dasturi quyidagilarni qo'llab-quvvatlaydi:

  • Bir nechta boshqariladigan (va yarim nazorat ostida) o'quv muammolari:
    • Tasnif (ikkitomonlama va ko'p sinfli)
    • Regressiya
    • Faol o'rganish (qisman belgilangan ma'lumotlar) ham regressiya, ham tasnif uchun
  • Ko'p o'qitish algoritmlari (model turlari / vakolatxonalari)
    • OLS regressiya
    • Matritsali faktorizatsiya (siyrak matritsa SVD)
    • Bitta qatlam asab tarmog'i (foydalanuvchi tomonidan ko'rsatilgan yashirin qatlam tugunlari soni bilan)
    • Qidirish (qidirish va o'rganish)
    • Yashirin Dirichlet ajratish (LDA)
    • Bosqichli polinom yaqinlashuvi
    • N-dan top-K ni tavsiya eting
    • Hamma narsalarga qarshi (OAA) va ko'p sinflarga mo'ljallangan OAA narxini kamaytirish
    • Barcha juftlarni tortish
    • Kontekstli qaroqchi (bir nechta razvedka / ekspluatatsiya strategiyalari bilan)
  • Bir nechta yo'qotish funktsiyalari:
    • kvadrat xato
    • miqdoriy
    • menteşe
    • logistik
    • zahar
  • Bir nechta optimallashtirish algoritmlari
  • Regularizatsiya (L1 normasi, L2 normasi, & elastik to'rni tartibga solish )
  • Moslashuvchan kirish - kiritish xususiyatlari quyidagilar bo'lishi mumkin:
    • Ikkilik
    • Raqamli
    • Kategorik (moslashuvchan xususiyatlarni nomlash va hash-trik )
    • Yo'qotilgan qiymatlar / siyrak xususiyatlar bilan shug'ullanishi mumkin
  • Boshqa xususiyatlar
    • Xususiyatlarning o'zaro ta'sirini (kvadratik va kubik) uchish paytida
    • Uchish avlodida N-gramm ixtiyoriy o'tish bilan (so'z / til ma'lumot to'plamlari uchun foydalidir)
    • Avtomatik sinovlar to'plami va bir nechta paslarda muddatidan oldin bekor qilish
    • yuklash
    • Foydalanuvchilar uchun qulay bo'lgan onlayn ta'limni rivojlantirish to'g'risidagi hisobot + modelni tekshirish
    • Giperparametrni optimallashtirish

Miqyosi

Vowpal wabbit tera xususiyatini o'rganish uchun ishlatilgan (10)12) bir soat ichida 1000 tugunda ma'lumotlar to'plami.[1] Uning miqyosliligiga bir necha omillar yordam beradi:

  • Yadrodan tashqari onlayn o'rganish: barcha ma'lumotlarni xotiraga yuklashning hojati yo'q
  • The xashrik fokusi: xususiyat identifikatorlari xash orqali vazn indeksiga aylantiriladi (32-bitdan foydalaniladi) MurmurHash 3)
  • Ko'p yadroli protsessorlarni ekspluatatsiya qilish: kirish va o'rganishni tahlil qilish alohida yo'nalishlarda amalga oshiriladi.
  • C ++ kodi tuzilgan

Adabiyotlar

  1. ^ Agarval, Alex; Chapelle, Olivier; Dudik, Miroslav; Langford, Jon (2011). "Ishonchli va samarali Teraskal chiziqli ta'lim tizimi". arXiv:1110.4198 [LG c ].

Tashqi havolalar