Ansambelsko učenje je tehnika strojnega učenja, katere namen je izboljšati delovanje modela s kombiniranjem več modelov. Izkorišča zamisel, da lahko kombinacija več šibkih učencev ustvari močnega učenca, ki deluje bolje kot kateri koli posamezni model. Ta pristop se pogosto uporablja pri različnih nalogah strojnega učenja za izboljšanje napovedne natančnosti, robustnosti in posplošljivosti.
Obstaja več vrst skupinskih učnih metod, pri čemer sta dve glavni kategoriji vreče in spodbujanje. Bagging, okrajšava za bootstrap aggregating, vključuje usposabljanje več primerkov istega algoritma osnovnega učenja na različnih podmnožicah podatkov o usposabljanju. Končna napoved se nato določi z združevanjem napovedi vseh posameznih modelov. Random Forest je priljubljen algoritem, ki uporablja zbiranje v vrečke, kjer se več odločitvenih dreves uri na različnih podmnožicah podatkov, končna napoved pa se izvede s povprečenjem napovedi vseh dreves.
Na drugi strani pospeševanje deluje tako, da uri zaporedje modelov, kjer vsak naslednji model popravi napake prejšnjih. Gradient Boosting je dobro znan algoritem za povečevanje, ki gradi drevesa zaporedno, pri čemer se vsako drevo osredotoča na napake prejšnjega. S kombinacijo teh šibkih učencev končni model postane močan učen, ki je sposoben narediti natančne napovedi.
Druga priljubljena tehnika ansambla je zlaganje, ki združuje več osnovnih modelov z urjenjem metamodela na njihovih napovedih. Osnovni modeli naredijo individualne napovedi, metamodel pa se nauči, kako najbolje združiti te napovedi, da dobimo končni rezultat. Zlaganje je učinkovito pri zajemanju različnih vzorcev, prisotnih v podatkih, in lahko vodi do izboljšane zmogljivosti v primerjavi z uporabo posameznih modelov.
Učenje ansambla je mogoče izvajati z uporabo različnih algoritmov, kot so AdaBoost, XGBoost, LightGBM in CatBoost, od katerih ima vsak svoje prednosti in značilnosti. Ti algoritmi so bili uspešno uporabljeni na različnih področjih, vključno s prepoznavanjem slik, obdelavo naravnega jezika in finančnim napovedovanjem, kar prikazuje vsestranskost in učinkovitost skupinskih metod v aplikacijah v realnem svetu.
Ansambelsko učenje je močna tehnika strojnega učenja, ki izkorišča kolektivno inteligenco več modelov za izboljšanje napovedne učinkovitosti. S kombiniranjem različnih modelov lahko ansambelske metode ublažijo posamezne slabosti modela ter povečajo splošno natančnost in robustnost, zaradi česar so dragoceno orodje v orodju strojnega učenja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning