Ansambelsko učenje je tehnika strojnega učenja, ki vključuje kombiniranje več modelov za izboljšanje splošne učinkovitosti in napovedne moči sistema. Osnovna ideja za ansambelskim učenjem je, da lahko z združevanjem napovedi več modelov dobljeni model pogosto preseže katerega koli od vključenih posameznih modelov.
Obstaja več različnih pristopov k ansambelskemu učenju, dva najpogostejša pa sta bagging in boosting. Bagging, okrajšava za bootstrap aggregating, vključuje usposabljanje več primerkov istega modela na različnih podmnožicah podatkov o usposabljanju in nato združevanje njihovih napovedi. To pomaga zmanjšati prekomerno opremljanje in izboljšati stabilnost in natančnost modela.
Po drugi strani pa pospeševanje deluje tako, da uri zaporedje modelov, pri čemer se vsak naslednji model osredotoča na primere, ki so jih prejšnji modeli napačno razvrstili. Z iterativnim prilagajanjem uteži primerov usposabljanja lahko povečanje ustvari močan klasifikator iz niza šibkih klasifikatorjev.
Naključni gozdovi so priljubljena metoda ansambelskega učenja, ki uporablja vreče za združevanje več odločitvenih dreves. Vsako drevo se uri na naključni podmnožici funkcij, končna napoved pa je narejena s povprečenjem napovedi vseh dreves. Naključni gozdovi so znani po visoki natančnosti in robustnosti do prekomernega opremljanja.
Druga običajna tehnika ansambelskega učenja je gradientno povečevanje, ki združuje več šibkih učencev, običajno odločitvena drevesa, da ustvari močan napovedni model. Povečanje gradienta deluje tako, da vsak nov model prilagodi preostalim napakam prejšnjih modelov, pri čemer se napaka postopoma zmanjšuje z vsako ponovitvijo.
Ansambelsko učenje se pogosto uporablja v različnih aplikacijah strojnega učenja, vključno s klasifikacijo, regresijo in odkrivanjem nepravilnosti. Z izkoriščanjem raznolikosti več modelov lahko ansambelske metode pogosto dosežejo boljšo posplošitev in robustnost kot posamezni modeli.
Ansambelsko učenje je močna tehnika strojnega učenja, ki vključuje kombiniranje več modelov za izboljšanje napovedne učinkovitosti. Z izkoriščanjem prednosti različnih modelov in zmanjševanjem njihovih posameznih slabosti lahko metode ansambla dosežejo večjo natančnost in robustnost v različnih aplikacijah.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Besedilo v govor
- 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 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?
- Kaj je TensorBoard?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning