Енсамбл учење је техника машинског учења која има за циљ да побољша перформансе модела комбиновањем више модела. Користи идеју да комбиновање више слабих ученика може да створи јаког ученика који ради боље од било ког појединачног модела. Овај приступ се широко користи у различитим задацима машинског учења како би се побољшала тачност предвиђања, робусност и генерализација.
Постоји неколико типова ансамбл метода учења, при чему су две главне категорије стављање у врећу и појачавање. Баггинг, скраћено од боотстрап агрегирања, укључује обуку више инстанци истог основног алгоритма учења на различитим подскуповима података за обуку. Коначно предвиђање се затим одређује агрегирањем предвиђања свих појединачних модела. Рандом Форест је популаран алгоритам који користи складиштење у врећама, где се више стабала одлучивања обучава на различитим подскуповима података, а коначно предвиђање се прави усредњавањем предвиђања свих стабала.
Појачавање, с друге стране, функционише тако што тренира низ модела где сваки следећи модел исправља грешке које су направили претходни. Градиент Боостинг је добро познати алгоритам за појачавање који гради стабла узастопно, при чему се свако дрво фокусира на грешке претходног. Комбиновањем ових слабих ученика, коначни модел постаје јак ученик способан да прави тачна предвиђања.
Још једна популарна техника ансамбла је слагање, која комбинује више основних модела обучавањем мета-модела на њиховим предвиђањима. Основни модели праве појединачна предвиђања, а мета-модел учи како да најбоље комбинује ова предвиђања да би направио коначни резултат. Слагање је ефикасно у хватању различитих образаца присутних у подацима и може довести до побољшаних перформанси у поређењу са коришћењем појединачних модела.
Учење ансамбла се може применити коришћењем различитих алгоритама као што су АдаБоост, КСГБоост, ЛигхтГБМ и ЦатБоост, сваки са својим предностима и карактеристикама. Ови алгоритми су успешно примењени у различитим доменима, укључујући препознавање слика, обраду природног језика и финансијско предвиђање, показујући свестраност и ефикасност ансамбл метода у апликацијама у стварном свету.
Енсембле учење је моћна техника у машинском учењу која користи колективну интелигенцију више модела за побољшање предиктивних перформанси. Комбиновањем различитих модела, методе ансамбла могу да ублаже слабости појединачних модела и побољшају укупну тачност и робусност, чинећи их вредним алатом у оквиру алата за машинско учење.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг