Ensemble learning je technika strojového učení, jejímž cílem je zlepšit výkon modelu kombinací více modelů. Využívá myšlenku, že spojením více slabých žáků může vzniknout silný žák, který podává lepší výkon než jakýkoli jednotlivý model. Tento přístup je široce používán v různých úlohách strojového učení ke zvýšení prediktivní přesnosti, robustnosti a zobecnitelnosti.
Existuje několik typů metod souborového učení, přičemž dvě hlavní kategorie jsou pytlování a posilování. Bagging, zkratka pro bootstrap aggregating, zahrnuje trénování více instancí stejného základního učícího algoritmu na různých podmnožinách trénovacích dat. Konečná předpověď je pak určena agregací předpovědí všech jednotlivých modelů. Random Forest je populární algoritmus, který používá ukládání do pytlů, kde se trénuje více rozhodovacích stromů na různých podmnožinách dat a konečná předpověď se provádí zprůměrováním předpovědí všech stromů.
Na druhé straně posilování funguje tak, že se trénuje sekvence modelů, kde každý následující model opravuje chyby, kterých se dopustily ty předchozí. Gradient Boosting je známý zesilovací algoritmus, který staví stromy postupně, přičemž každý strom se zaměřuje na chyby předchozího. Kombinací těchto slabých žáků se konečný model stává silným žákem schopným dělat přesné předpovědi.
Další populární souborovou technikou je stohování, které kombinuje více základních modelů trénováním meta-modelu na jejich předpovědích. Základní modely vytvářejí individuální předpovědi a metamodel se učí, jak nejlépe kombinovat tyto předpovědi, aby byl konečný výstup. Skládání je efektivní při zachycování různých vzorů přítomných v datech a může vést ke zlepšení výkonu ve srovnání s používáním jednotlivých modelů.
Ensemble learning lze implementovat pomocí různých algoritmů, jako je AdaBoost, XGBoost, LightGBM a CatBoost, z nichž každý má své vlastní silné stránky a vlastnosti. Tyto algoritmy byly úspěšně aplikovány v různých oblastech, včetně rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka a finančních prognóz, což ukazuje všestrannost a efektivitu souborových metod v aplikacích v reálném světě.
Ensemble learning je výkonná technika strojového učení, která využívá kolektivní inteligenci více modelů ke zlepšení prediktivního výkonu. Kombinací různých modelů mohou souborové metody zmírnit nedostatky jednotlivých modelů a zlepšit celkovou přesnost a robustnost, což z nich dělá cenný nástroj v sadě nástrojů strojového učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- 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 je to souborové učení?
- 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?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning