Ang ensemble learning ay isang machine learning technique na naglalayong pahusayin ang performance ng isang modelo sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng maraming modelo. Ginagamit nito ang ideya na ang pagsasama-sama ng maraming mahihinang mag-aaral ay maaaring lumikha ng isang malakas na mag-aaral na gumaganap nang mas mahusay kaysa sa anumang indibidwal na modelo. Ang diskarte na ito ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga gawain sa pag-aaral ng machine upang mapahusay ang predictive accuracy, tibay, at generalizability.
Mayroong ilang mga uri ng mga pamamaraan sa pag-aaral ng ensemble, na ang dalawang pangunahing kategorya ay bagging at boosting. Ang bagging, na maikli para sa bootstrap aggregating, ay nagsasangkot ng pagsasanay sa maraming pagkakataon ng parehong base learning algorithm sa iba't ibang subset ng data ng pagsasanay. Ang huling hula ay pagkatapos ay tinutukoy sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga hula ng lahat ng mga indibidwal na modelo. Ang Random Forest ay isang sikat na algorithm na gumagamit ng bagging, kung saan ang maraming decision tree ay sinanay sa iba't ibang subset ng data, at ang panghuling hula ay ginagawa sa pamamagitan ng pag-average ng mga hula ng lahat ng puno.
Ang Boosting, sa kabilang banda, ay gumagana sa pamamagitan ng pagsasanay ng isang pagkakasunud-sunod ng mga modelo kung saan ang bawat kasunod na modelo ay nagwawasto sa mga error na ginawa ng mga nauna. Ang Gradient Boosting ay isang kilalang boosting algorithm na gumagawa ng mga puno nang sunud-sunod, na ang bawat puno ay nakatuon sa mga error ng nauna. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga mahihinang mag-aaral na ito, ang huling modelo ay nagiging isang malakas na mag-aaral na may kakayahang gumawa ng mga tumpak na hula.
Ang isa pang sikat na ensemble technique ay ang Stacking, na pinagsasama ang maraming base model sa pamamagitan ng pagsasanay ng meta-model sa kanilang mga hula. Ang mga batayang modelo ay gumagawa ng mga indibidwal na hula, at ang meta-modelo ay natututo kung paano pinakamahusay na pagsamahin ang mga hulang ito upang gawin ang panghuling output. Ang stacking ay epektibo sa pagkuha ng magkakaibang pattern na nasa data at maaaring humantong sa pinahusay na performance kumpara sa paggamit ng mga indibidwal na modelo.
Maaaring ipatupad ang pag-aaral ng ensemble gamit ang iba't ibang mga algorithm tulad ng AdaBoost, XGBoost, LightGBM, at CatBoost, bawat isa ay may sariling lakas at katangian. Matagumpay na nailapat ang mga algorithm na ito sa iba't ibang domain, kabilang ang pagkilala sa imahe, pagproseso ng natural na wika, at pagtataya sa pananalapi, na nagpapakita ng versatility at pagiging epektibo ng mga pamamaraan ng ensemble sa mga real-world na aplikasyon.
Ang ensemble learning ay isang mahusay na diskarte sa machine learning na gumagamit ng collective intelligence ng maraming modelo para mapahusay ang predictive performance. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng magkakaibang mga modelo, ang mga pamamaraan ng ensemble ay maaaring magaan ang mga indibidwal na kahinaan ng modelo at mapahusay ang pangkalahatang katumpakan at katatagan, na ginagawa silang isang mahalagang tool sa machine learning toolbox.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning