Ansamblio mokymasis yra mašininio mokymosi technika, kuria siekiama pagerinti modelio veikimą derinant kelis modelius. Jame remiamasi mintimi, kad sujungus kelis silpnus besimokančius, galima sukurti stiprų besimokantįjį, kurio rezultatai yra geresni už bet kurį individualų modelį. Šis metodas plačiai naudojamas atliekant įvairias mašininio mokymosi užduotis, siekiant pagerinti nuspėjimo tikslumą, tvirtumą ir apibendrinimą.
Egzistuoja kelių tipų ansamblio mokymosi metodai, kurių dvi pagrindinės kategorijos yra įpakavimas ir stiprinimas. Įkrovimas į maišus (bootstrap agregation trumpinys) apima kelių to paties bazinio mokymosi algoritmo egzempliorių mokymą skirtinguose mokymo duomenų pogrupiuose. Tada galutinė prognozė nustatoma sujungiant visų atskirų modelių prognozes. Atsitiktinis miškas yra populiarus algoritmas, kuriame naudojamas maišymas, kai keli sprendimų medžiai mokomi pagal skirtingus duomenų pogrupius, o galutinė prognozė atliekama apskaičiuojant visų medžių prognozių vidurkį.
Kita vertus, padidinimas veikia treniruojant modelių seką, kai kiekvienas paskesnis modelis ištaiso ankstesnių padarytas klaidas. Gradiento didinimas yra gerai žinomas didinimo algoritmas, kuris nuosekliai sukuria medžius, o kiekvienas medis sutelkia dėmesį į ankstesnio medžio klaidas. Sujungus šiuos silpnus besimokančiuosius, galutinis modelis tampa stipriu besimokančiuoju, galinčiu tiksliai prognozuoti.
Kitas populiarus ansamblio metodas yra „Stacking“, kuris sujungia kelis bazinius modelius, mokydamas metamodelį pagal jų prognozes. Baziniai modeliai numato individualias prognozes, o metamodelis išmoksta geriausiai derinti šias prognozes, kad gautų galutinį rezultatą. Kūrimas yra veiksmingas fiksuojant įvairius duomenų modelius ir gali pagerinti našumą, palyginti su atskirų modelių naudojimu.
Ansamblio mokymasis gali būti įgyvendintas naudojant įvairius algoritmus, tokius kaip AdaBoost, XGBoost, LightGBM ir CatBoost, kurių kiekvienas turi savo stipriąsias puses ir savybes. Šie algoritmai buvo sėkmingai taikomi įvairiose srityse, įskaitant vaizdų atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą ir finansų prognozavimą, demonstruodami ansamblio metodų universalumą ir efektyvumą realiame pasaulyje.
Ansamblinis mokymasis yra galinga mašininio mokymosi technika, kuri išnaudoja kelių modelių kolektyvinį intelektą, kad pagerintų nuspėjamą našumą. Derinant įvairius modelius, ansamblio metodai gali sumažinti atskirų modelių trūkumus ir padidinti bendrą tikslumą bei tvirtumą, todėl jie yra vertinga mašininio mokymosi įrankių rinkinio priemonė.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning