Ensemble learning je technika strojového učenia, ktorej cieľom je zlepšiť výkon modelu kombináciou viacerých modelov. Využíva myšlienku, že kombinácia viacerých slabých študentov môže vytvoriť silného študenta, ktorý funguje lepšie ako ktorýkoľvek individuálny model. Tento prístup sa široko používa v rôznych úlohách strojového učenia na zvýšenie presnosti predikcie, robustnosti a zovšeobecniteľnosti.
Existuje niekoľko typov metód súborového učenia, pričom dve hlavné kategórie sú vrecovanie a posilňovanie. Bagging, skratka pre bootstrap aggregating, zahŕňa trénovanie viacerých inštancií rovnakého základného učiaceho algoritmu na rôznych podmnožinách trénovacích údajov. Konečná predpoveď je potom určená agregovaním predpovedí všetkých jednotlivých modelov. Random Forest je populárny algoritmus, ktorý používa vrecovanie, kde sa viaceré rozhodovacie stromy trénujú na rôznych podmnožinách údajov a konečná predpoveď sa robí spriemerovaním predpovedí všetkých stromov.
Na druhej strane posilňovanie funguje tak, že sa trénuje postupnosť modelov, kde každý nasledujúci model opravuje chyby, ktoré spôsobili predchádzajúce. Gradient Boosting je známy zosilňovací algoritmus, ktorý vytvára stromy postupne, pričom každý strom sa zameriava na chyby predchádzajúceho. Spojením týchto slabých žiakov sa z konečného modelu stane silný žiak schopný robiť presné predpovede.
Ďalšou populárnou technikou súboru je stohovanie, ktoré kombinuje viaceré základné modely trénovaním meta-modelu na ich predpovede. Základné modely vytvárajú individuálne predpovede a metamodel sa učí, ako najlepšie kombinovať tieto predpovede, aby sa dosiahol konečný výstup. Stohovanie je efektívne pri zachytávaní rôznych vzorov prítomných v údajoch a môže viesť k zlepšeniu výkonu v porovnaní s používaním jednotlivých modelov.
Učenie v súbore je možné implementovať pomocou rôznych algoritmov, ako sú AdaBoost, XGBoost, LightGBM a CatBoost, pričom každý má svoje silné stránky a vlastnosti. Tieto algoritmy boli úspešne aplikované v rôznych oblastiach, vrátane rozpoznávania obrazu, spracovania prirodzeného jazyka a finančného prognózovania, čo ukazuje všestrannosť a efektívnosť súborových metód v aplikáciách v reálnom svete.
Ensemble learning je výkonná technika strojového učenia, ktorá využíva kolektívnu inteligenciu viacerých modelov na zlepšenie prediktívneho výkonu. Kombináciou rôznych modelov môžu súborové metódy zmierniť jednotlivé slabé stránky modelov a zvýšiť celkovú presnosť a robustnosť, čo z nich robí cenný nástroj v súprave nástrojov strojového učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- 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 je to súborové učenie?
- 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?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning