Ang ensemble learning ay isang machine learning technique na nagsasangkot ng pagsasama-sama ng maraming modelo upang mapabuti ang pangkalahatang performance at predictive power ng system. Ang pangunahing ideya sa likod ng pag-aaral ng ensemble ay na sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga hula ng maramihang mga modelo, ang resultang modelo ay kadalasang maaaring makalampas sa alinman sa mga indibidwal na modelong kasangkot.
Mayroong ilang iba't ibang mga diskarte sa ensemble na pag-aaral, na ang dalawa sa mga pinaka-karaniwang ay bagging at boosting. Ang bagging, na maikli para sa bootstrap aggregating, ay nagsasangkot ng pagsasanay ng maraming pagkakataon ng parehong modelo sa iba't ibang subset ng data ng pagsasanay at pagkatapos ay pagsasama-sama ng kanilang mga hula. Nakakatulong ito upang mabawasan ang overfitting at mapabuti ang katatagan at katumpakan ng modelo.
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 tumutuon sa mga halimbawa na mali ang pagkaka-uri ng mga nakaraang modelo. Sa pamamagitan ng paulit-ulit na pagsasaayos ng mga timbang ng mga halimbawa ng pagsasanay, ang pagpapalakas ay maaaring lumikha ng isang malakas na classifier mula sa isang serye ng mga mahihinang classifier.
Ang mga random na kagubatan ay isang sikat na paraan ng pag-aaral ng ensemble na gumagamit ng bagging upang pagsamahin ang maraming decision tree. Ang bawat puno ay sinanay sa isang random na subset ng mga tampok at ang huling hula ay ginawa sa pamamagitan ng pag-average ng mga hula ng lahat ng mga puno. Ang mga random na kagubatan ay kilala para sa kanilang mataas na katumpakan at katatagan sa overfitting.
Ang isa pang karaniwang diskarte sa pag-aaral ng ensemble ay ang gradient boosting, na pinagsasama ang maraming mahihinang mag-aaral, karaniwang mga decision tree, upang lumikha ng isang malakas na predictive na modelo. Gumagana ang gradient boosting sa pamamagitan ng pag-angkop sa bawat bagong modelo sa mga natitirang error na ginawa ng mga nakaraang modelo, na unti-unting binabawasan ang error sa bawat pag-ulit.
Ang ensemble learning ay malawakang ginagamit sa iba't ibang machine learning application, kabilang ang classification, regression, at anomaly detection. Sa pamamagitan ng paggamit ng pagkakaiba-iba ng maraming modelo, kadalasang makakamit ng mga pamamaraan ng ensemble ang mas mahusay na generalization at tibay kaysa sa mga indibidwal na modelo.
Ang pag-aaral ng ensemble ay isang mahusay na diskarte sa machine learning na kinabibilangan ng pagsasama-sama ng maraming modelo upang mapabuti ang predictive na performance. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga lakas ng iba't ibang mga modelo at pagbabawas ng kanilang mga indibidwal na kahinaan, ang mga pamamaraan ng ensemble ay maaaring makamit ang mas mataas na katumpakan at katatagan sa iba't ibang mga aplikasyon.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Teksto sa pagsasalita
- 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?
- 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?
- Ano ang TensorBoard?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning