Învățarea prin ansamblu este o tehnică de învățare automată care își propune să îmbunătățească performanța unui model prin combinarea mai multor modele. Ea valorifică ideea că combinarea mai multor cursanți slabi poate crea un cursant puternic, care are performanțe mai bune decât orice model individual. Această abordare este utilizată pe scară largă în diferite sarcini de învățare automată pentru a îmbunătăți acuratețea predictivă, robustețea și generalizarea.
Există mai multe tipuri de metode de învățare prin ansamblu, cele două categorii principale fiind bagajul și stimularea. Bagarea, prescurtare pentru agregarea bootstrap, implică antrenarea mai multor instanțe ale aceluiași algoritm de învățare de bază pe diferite subseturi de date de antrenament. Predicția finală este apoi determinată prin agregarea predicțiilor tuturor modelelor individuale. Random Forest este un algoritm popular care folosește bagajul, în care mai mulți arbori de decizie sunt antrenați pe diferite subseturi de date, iar predicția finală este făcută prin medierea predicțiilor tuturor arborilor.
Boosting-ul, pe de altă parte, funcționează prin antrenarea unei secvențe de modele în care fiecare model ulterior corectează erorile făcute de cele precedente. Gradient Boosting este un algoritm de stimulare bine-cunoscut care construiește copaci secvențial, fiecare arbore concentrându-se pe erorile celui precedent. Prin combinarea acestor elevi slabi, modelul final devine un cursant puternic capabil să facă predicții precise.
O altă tehnică populară de ansamblu este Stacking, care combină mai multe modele de bază prin antrenarea unui meta-model pe predicțiile lor. Modelele de bază fac predicții individuale, iar meta-modelul învață cum să combine cel mai bine aceste predicții pentru a obține rezultatul final. Stivuirea este eficientă în capturarea diverselor modele prezente în date și poate duce la o performanță îmbunătățită în comparație cu utilizarea modelelor individuale.
Învățarea prin ansamblu poate fi implementată folosind diverși algoritmi, cum ar fi AdaBoost, XGBoost, LightGBM și CatBoost, fiecare cu propriile puncte forte și caracteristici. Acești algoritmi au fost aplicați cu succes în diferite domenii, inclusiv recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și prognoza financiară, arătând versatilitatea și eficacitatea metodelor de ansamblu în aplicațiile din lumea reală.
Învățarea prin ansamblu este o tehnică puternică în învățarea automată care valorifică inteligența colectivă a mai multor modele pentru a îmbunătăți performanța predictivă. Prin combinarea diferitelor modele, metodele de ansamblu pot atenua punctele slabe ale modelului individual și pot îmbunătăți acuratețea și robustețea generală, făcându-le un instrument valoros în setul de instrumente de învățare automată.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning