vowpal_wabbit

これは、Vowpal Wabbit Fastオンライン学習コードです。

なぜVowpal Wabbitなのですか？

Vowpal Wabbitは、オンライン、ハッシュ、AllReduce、削減、Learning2Search、アクティブ、インタラクティブな学習などのテクニックを使用して、機械学習のフロンティアをプッシュする機械学習システムです。いくつかのコンテキストバンディットアルゴリズムが実装され、オンラインの性質が問題に適しているため、強化学習には特に焦点が当てられています。 Vowpal Wabbitは、パフォーマンスを念頭に置いて、最先端のアルゴリズムを実装および成熟させる目的地です。

• 入力形式。学習アルゴリズムの入力形式は、予想されるよりもかなり柔軟です。例には、フリーフォームテキストで構成される機能があります。これは、単語の袋で解釈されます。異なる名前空間に複数のフリーフォームテキストがあることもあります。
• スピード。学習アルゴリズムは高速です - 他の少数のオンラインアルゴリズムの実装と同様です。ベースラインは、損失関数のスパースグラジエント降下（GD）であるため、いくつかの最適化アルゴリズムが利用可能です。
• スケーラビリティ。これは速いと同じではありません。代わりに、ここでの重要な特徴は、プログラムのメモリフットプリントがデータとは無関係に制限されていることです。これは、学習が開始される前にトレーニングセットがメインメモリにロードされないことを意味します。さらに、機能のセットのサイズは、ハッシュトリックを使用したトレーニングデータの量とは無関係に境界を掲載されます。
• 機能の相互作用。機能のサブセットは、サブセットのクロス製品でアルゴリズムが線形になるように内部的にペアにすることができます。これは、ランキングの問題に役立ちます。機能を学習アルゴリズムに供給する前に、特徴を明示的に拡張する代替案は、処理方法によっては、計算と空間集中の両方になります。

詳細については、ウィキをご覧ください。

はじめる

Windows、Macos、またはLinuxを開始するための最新の指示については、Wikiをご覧ください。これには次のものが含まれます。

• パッケージマネージャーと一緒にインストールします
• 建物
• チュートリアル