Învățarea prin ansamblu este o tehnică de învățare automată care implică combinarea mai multor modele pentru a îmbunătăți performanța generală și puterea de predicție a sistemului. Ideea de bază din spatele învățării ansamblului este că, prin agregarea predicțiilor mai multor modele, modelul rezultat poate deseori depăși oricare dintre modelele individuale implicate.
Există mai multe abordări diferite ale învățării în ansamblu, două dintre cele mai frecvente fiind punerea în pungă și stimularea. Bagarea, prescurtare de la agregarea bootstrap, implică antrenarea mai multor instanțe ale aceluiași model pe diferite subseturi de date de antrenament și apoi combinarea predicțiilor acestora. Acest lucru ajută la reducerea supraajustării și la îmbunătățirea stabilității și preciziei modelului.
Boosting, pe de altă parte, funcționează prin antrenarea unei secvențe de modele, în care fiecare model ulterior se concentrează pe exemplele care au fost clasificate greșit de modelele anterioare. Prin ajustarea iterativă a ponderilor exemplelor de antrenament, amplificarea poate crea un clasificator puternic dintr-o serie de clasificatori slabi.
Pădurile aleatorii sunt o metodă populară de învățare prin ansamblu care folosește ambalarea pentru a combina mai mulți arbori de decizie. Fiecare arbore este antrenat pe un subset aleatoriu de caracteristici, iar predicția finală se face prin medierea predicțiilor tuturor arborilor. Pădurile aleatorii sunt cunoscute pentru precizia lor ridicată și robustețea la supraadaptare.
O altă tehnică comună de învățare în ansamblu este creșterea gradientului, care combină mai mulți cursanți slabi, de obicei arbori de decizie, pentru a crea un model predictiv puternic. Amplificarea gradientului funcționează prin potrivirea fiecărui model nou la erorile reziduale făcute de modelele anterioare, reducând treptat eroarea cu fiecare iterație.
Învățarea ansamblului a fost utilizată pe scară largă în diverse aplicații de învățare automată, inclusiv clasificarea, regresia și detectarea anomaliilor. Prin valorificarea diversității modelelor multiple, metodele de ansamblu pot obține adesea o generalizare și robustețe mai bune decât modelele individuale.
Învățarea prin ansamblu este o tehnică puternică în învățarea automată care implică combinarea mai multor modele pentru a îmbunătăți performanța predictivă. Prin valorificarea punctelor forte ale diferitelor modele și prin reducerea punctelor slabe ale acestora, metodele de ansamblu pot obține o precizie și robustețe mai mari în diferite aplicații.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text în discurs
- 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 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?
- Ce este TensorBoard?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning