Ensemble learning je technika strojového učenia, ktorá zahŕňa kombinovanie viacerých modelov s cieľom zlepšiť celkový výkon a predikčnú schopnosť systému. Základnou myšlienkou súborového učenia je, že agregovaním predpovedí viacerých modelov môže výsledný model často prekonať ktorýkoľvek z jednotlivých zahrnutých modelov.
Existuje niekoľko rôznych prístupov k učeniu súboru, pričom dva z najbežnejších sú vrecovanie a posilňovanie. Bagging, skratka pre bootstrap aggregating, zahŕňa trénovanie viacerých inštancií toho istého modelu na rôznych podskupinách trénovacích údajov a potom skombinovanie ich predpovedí. To pomáha znížiť nadmerné nasadenie a zlepšiť stabilitu a presnosť modelu.
Boosting na druhej strane funguje natrénovaním postupnosti modelov, kde sa každý nasledujúci model zameriava na príklady, ktoré boli nesprávne klasifikované predchádzajúcimi modelmi. Iteratívnym upravovaním váh tréningových príkladov môže boosting vytvoriť silný klasifikátor zo série slabých klasifikátorov.
Náhodné lesy sú populárnou metódou učenia súboru, ktorá využíva vrecovanie na kombinovanie viacerých rozhodovacích stromov. Každý strom je trénovaný na náhodnej podmnožine vlastností a konečná predpoveď sa robí spriemerovaním predpovedí všetkých stromov. Náhodné lesy sú známe svojou vysokou presnosťou a odolnosťou voči prestavbe.
Ďalšou bežnou technikou učenia súboru je zosilnenie gradientu, ktoré spája viacero slabých študentov, zvyčajne rozhodovacích stromov, aby sa vytvoril silný prediktívny model. Zosilnenie gradientu funguje tak, že každý nový model sa prispôsobí zvyškovým chybám predchádzajúcich modelov, čím sa chyba postupne znižuje pri každej iterácii.
Ensemble learning sa široko používa v rôznych aplikáciách strojového učenia, vrátane klasifikácie, regresie a detekcie anomálií. Využitím rozmanitosti viacerých modelov môžu súborové metódy často dosiahnuť lepšie zovšeobecnenie a robustnosť ako jednotlivé modely.
Ensemble learning je výkonná technika strojového učenia, ktorá zahŕňa kombinovanie viacerých modelov na zlepšenie prediktívneho výkonu. Využitím silných stránok rôznych modelov a znížením ich individuálnych slabých stránok môžu súborové metódy dosiahnuť vyššiu presnosť a robustnosť v rôznych aplikáciách.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Prevod textu na reč
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
- Čo je TensorBoard?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning