Ensemble learning on koneoppimistekniikka, joka sisältää useiden mallien yhdistämisen järjestelmän yleisen suorituskyvyn ja ennakoivan tehon parantamiseksi. Ensemble-oppimisen perusideana on, että yhdistämällä useiden mallien ennusteet tuloksena oleva malli voi usein ylittää minkä tahansa yksittäisen mallin.
Ensemble-oppimiseen on olemassa useita erilaisia lähestymistapoja, joista kaksi yleisintä ovat puskiminen ja tehostaminen. Pussittaminen, lyhenne sanoista bootstrap aggregating, sisältää saman mallin useiden esiintymien opetuksen opetusdatan eri osajoukkoihin ja sitten niiden ennusteiden yhdistämisen. Tämä auttaa vähentämään yliasennusta ja parantamaan mallin vakautta ja tarkkuutta.
Boosting puolestaan toimii harjoittelemalla mallisarjaa, jossa jokainen seuraava malli keskittyy esimerkkeihin, jotka aikaisemmat mallit ovat luokitelleet väärin. Iteratiivisesti säätämällä harjoitusesimerkkien painoja tehostaminen voi luoda vahvan luokituksen heikkojen luokittimien sarjasta.
Satunnaiset metsät ovat suosittu kokonaisuusoppimismenetelmä, joka yhdistää useita päätöspuita pussituksen avulla. Jokainen puu opetetaan satunnaiselle ominaisuuksien osajoukolle ja lopullinen ennuste tehdään laskemalla kaikkien puiden ennusteiden keskiarvo. Satunnaiset metsät tunnetaan korkeasta tarkkuudestaan ja kestävyydestään ylisovittaa.
Toinen yleinen kokonaisoppimistekniikka on gradienttitehostus, joka yhdistää useita heikkoja oppijoita, tyypillisesti päätöspuita, luodakseen vahvan ennustavan mallin. Gradienttitehostus toimii sovittamalla jokainen uusi malli aiempien mallien tekemiin jäännösvirheisiin vähentäen asteittain virhettä jokaisella iteraatiolla.
Ensemble-oppimista on käytetty laajasti erilaisissa koneoppimissovelluksissa, mukaan lukien luokittelu, regressio ja poikkeamien havaitseminen. Hyödyntämällä useiden mallien monimuotoisuutta, kokonaisuusmenetelmät voivat usein saavuttaa paremman yleistyksen ja robustisuuden kuin yksittäiset mallit.
Ensemble learning on tehokas koneoppimisen tekniikka, joka sisältää useiden mallien yhdistämisen ennustavan suorituskyvyn parantamiseksi. Hyödyntämällä eri mallien vahvuuksia ja vähentämällä niiden yksittäisiä heikkouksia, kokonaisuusmenetelmillä voidaan saavuttaa suurempaa tarkkuutta ja kestävyyttä eri sovelluksissa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Teksti puheeksi
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
- Mikä on TensorBoard?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä