Ensembleleer is 'n masjienleertegniek wat die kombinasie van verskeie modelle behels om die algehele werkverrigting en voorspellende krag van die stelsel te verbeter. Die basiese idee agter ensembleleer is dat deur die voorspellings van veelvuldige modelle saam te voeg, die resulterende model dikwels beter as enige van die betrokke individuele modelle kan presteer.
Daar is verskeie verskillende benaderings tot ensemble-leer, met twee van die mees algemene is bagasie en bevordering. Bagging, kort vir bootstrap aggregating, behels die opleiding van verskeie gevalle van dieselfde model op verskillende substelle van die opleidingsdata en dan die kombinasie van hul voorspellings. Dit help om oorpassing te verminder en die stabiliteit en akkuraatheid van die model te verbeter.
Boost, aan die ander kant, werk deur 'n reeks modelle op te lei, waar elke daaropvolgende model fokus op die voorbeelde wat verkeerd geklassifiseer is deur die vorige modelle. Deur die gewigte van die opleidingsvoorbeelde iteratief aan te pas, kan 'n hupstoot 'n sterk klassifiseerder uit 'n reeks swak klassifiseerders skep.
Willekeurige woude is 'n gewilde ensemble-leermetode wat sakke gebruik om veelvuldige besluitnemingsbome te kombineer. Elke boom word opgelei op 'n ewekansige subset van die kenmerke en die finale voorspelling word gemaak deur die gemiddelde van die voorspellings van al die bome. Willekeurige woude is bekend vir hul hoë akkuraatheid en robuustheid om te oorpas.
Nog 'n algemene ensembleleertegniek is gradiëntversterking, wat verskeie swak leerders, tipies besluitnemingsbome, kombineer om 'n sterk voorspellende model te skep. Gradiëntversterking werk deur elke nuwe model aan te pas by die oorblywende foute wat deur die vorige modelle gemaak is, en die fout geleidelik met elke iterasie te verminder.
Ensembleleer is wyd gebruik in verskeie masjienleertoepassings, insluitend klassifikasie, regressie en anomalie-opsporing. Deur die diversiteit van veelvuldige modelle te benut, kan ensemblemetodes dikwels beter veralgemening en robuustheid as individuele modelle bereik.
Ensembleleer is 'n kragtige tegniek in masjienleer wat die kombinasie van verskeie modelle behels om voorspellende prestasie te verbeter. Deur die sterkpunte van verskillende modelle te benut en hul individuele swakpunte te verminder, kan ensemblemetodes hoër akkuraatheid en robuustheid in verskeie toepassings behaal.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Teks na spraak
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
- Wat is TensorBoard?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning