Az együttes tanulás egy gépi tanulási technika, amely magában foglalja több modell kombinálását a rendszer általános teljesítményének és előrejelző képességének javítása érdekében. Az ensemble learning mögött meghúzódó alapötlet az, hogy több modell előrejelzéseinek összesítésével az eredményül kapott modell gyakran felülmúlja az érintett egyedi modelleket.
Az együttes tanulásnak többféle megközelítése létezik, a kettő közül a legelterjedtebb a zsákolás és az erősítés. A zsákolás, a bootstrap aggregation rövidítése, magában foglalja ugyanazon modell több példányának betanítását a betanítási adatok különböző részhalmazain, majd ezek előrejelzéseinek kombinálását. Ez segít csökkenteni a túlillesztést, és javítja a modell stabilitását és pontosságát.
A boostolás ezzel szemben egy modellsorozat betanításával működik, ahol minden következő modell azokra a példákra összpontosít, amelyeket az előző modellek rosszul osztályoztak. Az edzéspéldák súlyának iteratív beállításával a növelés erős osztályozót hozhat létre gyenge osztályozók sorozatából.
A véletlenszerű erdők egy népszerű együttes tanulási módszer, amely zsákolást alkalmaz több döntési fa kombinálására. Minden fát a jellemzők egy véletlenszerű részhalmazára tanítanak, és a végső előrejelzés az összes fa előrejelzésének átlagolásával készül. A véletlenszerű erdők nagy pontosságukról és a túlillesztéssel szembeni robusztusságukról ismertek.
Egy másik elterjedt együttes tanulási technika a gradiens boosting, amely több gyenge tanulót, jellemzően döntési fát kombinál, hogy erős prediktív modellt hozzon létre. A gradiensnövelés úgy működik, hogy minden új modellt a korábbi modellek maradék hibáihoz illeszt, fokozatosan csökkentve a hibát minden iterációval.
Az együttes tanulást széles körben használják különféle gépi tanulási alkalmazásokban, beleértve az osztályozást, a regressziót és az anomália-észlelést. Több modell sokféleségének kihasználásával az ensemble módszerek gyakran jobb általánosítást és robusztusságot érhetnek el, mint az egyes modellek.
Az együttes tanulás egy hatékony technika a gépi tanulásban, amely magában foglalja több modell kombinálását a prediktív teljesítmény javítása érdekében. A különböző modellek erősségeit kihasználva és egyéni gyengeségeik csökkentésével az ensemble módszerek nagyobb pontosságot és robusztusságot érhetnek el a különböző alkalmazásokban.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Szöveg a beszéd
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
- Mi az a TensorBoard?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben