Ensemble learning je technika strojového učení, která zahrnuje kombinování více modelů za účelem zlepšení celkového výkonu a prediktivní schopnosti systému. Základní myšlenkou souborového učení je, že agregací předpovědí více modelů může výsledný model často překonat kterýkoli z jednotlivých zahrnutých modelů.
Existuje několik různých přístupů k souborovému učení, přičemž dva z nejběžnějších jsou pytlování a posilování. Bagging, zkratka pro bootstrap aggregating, zahrnuje trénování více instancí stejného modelu na různých podmnožinách trénovacích dat a následné kombinování jejich předpovědí. To pomáhá omezit přesazení a zlepšit stabilitu a přesnost modelu.
Boosting na druhé straně funguje tak, že se trénuje sekvence modelů, kde se každý následující model zaměřuje na příklady, které byly předchozími modely špatně klasifikovány. Opakovaným upravováním vah tréninkových příkladů může boosting vytvořit silný klasifikátor ze série slabých klasifikátorů.
Náhodné lesy jsou oblíbenou metodou skupinového učení, která využívá pytlování ke kombinaci více rozhodovacích stromů. Každý strom je trénován na náhodné podmnožině prvků a konečná předpověď se provádí zprůměrováním předpovědí všech stromů. Náhodné lesy jsou známé svou vysokou přesností a odolností vůči přesazování.
Další běžnou technikou souborového učení je zesílení gradientu, které kombinuje několik slabých studentů, obvykle rozhodovacích stromů, za účelem vytvoření silného prediktivního modelu. Zesílení přechodu funguje tak, že každý nový model přizpůsobí zbytkovým chybám předchozích modelů, čímž se chyba postupně snižuje s každou iterací.
Ensemble learning se široce používá v různých aplikacích strojového učení, včetně klasifikace, regrese a detekce anomálií. Využitím rozmanitosti více modelů mohou souborové metody často dosáhnout lepšího zobecnění a robustnosti než jednotlivé modely.
Ensemble learning je výkonná technika strojového učení, která zahrnuje kombinování více modelů pro zlepšení prediktivního výkonu. Využitím silných stránek různých modelů a snížením jejich jednotlivých slabých stránek mohou souborové metody dosáhnout vyšší přesnosti a robustnosti v různých aplikacích.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Převod textu na řeč
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
- Co je TensorBoard?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning