Ansamblio mokymasis yra mašininio mokymosi metodas, apimantis kelių modelių derinimą, siekiant pagerinti bendrą sistemos veikimą ir nuspėjamą galią. Pagrindinė mokymosi ansambliu idėja yra ta, kad sujungus kelių modelių prognozes, gautas modelis dažnai gali pranokti bet kurį iš atskirų modelių.
Yra keletas skirtingų požiūrių į mokymąsi ansamblyje, iš kurių du labiausiai paplitę yra maišymas ir skatinimas. Įkrovimas į maišus, trumpinys „bootstrap agregation“, apima kelių to paties modelio egzempliorių mokymą skirtinguose mokymo duomenų pogrupiuose ir tada jų prognozių derinimą. Tai padeda sumažinti permontavimą ir pagerinti modelio stabilumą bei tikslumą.
Kita vertus, patobulinimas veikia treniruojant modelių seką, kur kiekvienas paskesnis modelis sutelkiamas į pavyzdžius, kurie buvo klaidingai klasifikuojami ankstesniuose modeliuose. Iteratyviai koreguojant treniruočių pavyzdžių svorius, padidinimas gali sukurti stiprią klasifikatorių iš silpnų klasifikatorių serijos.
Atsitiktiniai miškai yra populiarus ansamblinio mokymosi metodas, kuriame naudojamas maišymas, kad būtų sujungti keli sprendimų medžiai. Kiekvienas medis mokomas pagal atsitiktinį savybių poaibį, o galutinė prognozė daroma apskaičiuojant visų medžių prognozių vidurkį. Atsitiktiniai miškai yra žinomi dėl didelio tikslumo ir atsparumo pertekliui.
Kitas įprastas ansamblinio mokymosi metodas yra gradiento didinimas, kuris sujungia kelis silpnus besimokančiųjų, paprastai sprendimų medžius, kad būtų sukurtas stiprus nuspėjamasis modelis. Gradiento didinimas veikia kiekvieną naują modelį pritaikant prie likusių ankstesnių modelių klaidų, palaipsniui mažinant klaidą su kiekviena iteracija.
Ansamblinis mokymasis buvo plačiai naudojamas įvairiose mašininio mokymosi programose, įskaitant klasifikavimą, regresiją ir anomalijų aptikimą. Naudojant kelių modelių įvairovę, ansamblio metodai dažnai gali pasiekti geresnį apibendrinimą ir patikimumą nei atskiri modeliai.
Mokymasis ansambliu yra galinga mašininio mokymosi technika, apimanti kelių modelių derinimą, siekiant pagerinti nuspėjamą našumą. Išnaudodami skirtingų modelių stipriąsias puses ir sumažindami atskirus jų trūkumus, ansamblio metodai gali pasiekti didesnį tikslumą ir tvirtumą įvairiose programose.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Iš rašto į kalbą
- 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?
- 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?
- Kas yra TensorBoard?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning