Ансамблеве навчання – це техніка машинного навчання, яка передбачає поєднання кількох моделей для покращення загальної продуктивності та прогнозної потужності системи. Основна ідея ансамблевого навчання полягає в тому, що шляхом агрегування прогнозів кількох моделей отримана модель часто може перевершити будь-яку з окремих залучених моделей.
Існує кілька різних підходів до ансамблевого навчання, два з яких найпоширеніші – це підсилення та підсилення. Bagging, скорочення від bootstrap aggregating, передбачає навчання кількох екземплярів однієї моделі на різних підмножинах навчальних даних, а потім об’єднання їхніх прогнозів. Це допомагає зменшити переобладнання та підвищити стабільність і точність моделі.
З іншого боку, прискорення працює шляхом навчання послідовності моделей, де кожна наступна модель фокусується на прикладах, які були неправильно класифіковані попередніми моделями. Шляхом ітеративного коригування ваги навчальних прикладів підвищення може створити сильний класифікатор із ряду слабких класифікаторів.
Випадкові ліси — це популярний метод ансамблевого навчання, який використовує пакетування для об’єднання кількох дерев рішень. Кожне дерево навчається на випадковій підмножині ознак, а остаточний прогноз робиться шляхом усереднення прогнозів усіх дерев. Випадкові ліси відомі своєю високою точністю та стійкістю до переобладнання.
Ще одна поширена техніка ансамблевого навчання – градієнтне посилення, яке поєднує кілька слабких учнів, як правило, дерева рішень, для створення сильної прогнозної моделі. Підвищення градієнта працює шляхом адаптації кожної нової моделі до залишкових помилок, зроблених попередніми моделями, поступово зменшуючи помилку з кожною ітерацією.
Ансамблеве навчання широко використовується в різних програмах машинного навчання, включаючи класифікацію, регресію та виявлення аномалій. Використовуючи різноманітність багатьох моделей, ансамблеві методи часто можуть досягти кращого узагальнення та надійності, ніж окремі моделі.
Ансамблеве навчання — це потужна техніка машинного навчання, яка передбачає поєднання кількох моделей для покращення прогнозної ефективності. Використовуючи сильні сторони різних моделей і зменшуючи їхні окремі недоліки, ансамблеві методи можуть досягти вищої точності та надійності в різних застосуваннях.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текст до мови
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
- Що таке TensorBoard?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning