Енсембле учење је техника машинског учења која укључује комбиновање више модела ради побољшања укупних перформанси и предиктивне моћи система. Основна идеја која стоји иза ансамбл учења је да агрегирањем предвиђања више модела, резултујући модел често може надмашити било који од појединачних укључених модела.
Постоји неколико различитих приступа учењу ансамбла, од којих су два најчешћа су багинг и боостинг. Баггинг, скраћено за агрегирање покретања, укључује обуку више инстанци истог модела на различитим подскуповима података за обуку и затим комбиновање њихових предвиђања. Ово помаже да се смањи прекомерна опрема и побољша стабилност и тачност модела.
Појачавање, с друге стране, функционише тако што тренира низ модела, где се сваки следећи модел фокусира на примере који су били погрешно класификовани у претходним моделима. Итеративним прилагођавањем тежине примера за обуку, појачавање може да створи јак класификатор из серије слабих класификатора.
Насумичне шуме су популаран метод учења ансамбла који користи складиштење за комбиновање више стабала одлучивања. Свако дрво се обучава на случајном подскупу карактеристика и коначно предвиђање се прави усредњавањем предвиђања свих стабала. Случајне шуме су познате по својој високој прецизности и отпорности на пренамјену.
Још једна уобичајена техника учења ансамбла је повећање градијента, које комбинује више слабих ученика, типично стабла одлучивања, да би се створио снажан предиктивни модел. Појачавање градијента функционише тако што сваки нови модел прилагођава заосталим грешкама које су направили претходни модели, постепено смањујући грешку са сваком итерацијом.
Енсембле учење се широко користи у различитим апликацијама машинског учења, укључујући класификацију, регресију и детекцију аномалија. Коришћењем разноликости више модела, методе ансамбла често могу постићи бољу генерализацију и робусност од појединачних модела.
Енсембле учење је моћна техника у машинском учењу која укључује комбиновање више модела ради побољшања предиктивних перформанси. Користећи предности различитих модела и смањујући њихове индивидуалне слабости, методе ансамбла могу постићи већу тачност и робусност у различитим применама.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Текст у говор
- 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 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?
- Шта је ТенсорБоард?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг