Ensembleleer is 'n masjienleertegniek wat daarop gemik is om die prestasie van 'n model te verbeter deur verskeie modelle te kombineer. Dit maak gebruik van die idee dat die kombinasie van verskeie swak leerders 'n sterk leerder kan skep wat beter presteer as enige individuele model. Hierdie benadering word wyd gebruik in verskeie masjienleertake om voorspellende akkuraatheid, robuustheid en veralgemeenbaarheid te verbeter.
Daar is verskeie tipes ensemble-leermetodes, met die twee hoofkategorieë om sak en hupstoot te gee. Bagging, kort vir bootstrap aggregating, behels die opleiding van veelvuldige gevalle van dieselfde basisleeralgoritme op verskillende substelle van die opleidingsdata. Die finale voorspelling word dan bepaal deur die voorspellings van al die individuele modelle saam te voeg. Random Forest is 'n gewilde algoritme wat bagging gebruik, waar veelvuldige besluitnemingsbome op verskillende substelle van die data opgelei word, en die finale voorspelling word gemaak deur die voorspellings van alle bome te gemiddelde.
Boost, aan die ander kant, werk deur 'n reeks modelle op te lei waar elke daaropvolgende model die foute wat deur die voriges gemaak is, regstel. Gradient Boosting is 'n bekende hupstootalgoritme wat bome opeenvolgend bou, met elke boom wat op die foute van die vorige een fokus. Deur hierdie swak leerders te kombineer, word die finale model 'n sterk leerder wat in staat is om akkurate voorspellings te maak.
Nog 'n gewilde ensemble-tegniek is Stacking, wat verskeie basismodelle kombineer deur 'n metamodel op hul voorspellings op te lei. Die basismodelle maak individuele voorspellings, en die meta-model leer hoe om hierdie voorspellings die beste te kombineer om die finale uitset te maak. Stapeling is effektief in die vaslegging van diverse patrone wat in die data voorkom en kan lei tot verbeterde werkverrigting in vergelyking met die gebruik van individuele modelle.
Ensemble-leer kan geïmplementeer word met behulp van verskeie algoritmes soos AdaBoost, XGBoost, LightGBM en CatBoost, elk met sy eie sterkpunte en kenmerke. Hierdie algoritmes is suksesvol toegepas in verskeie domeine, insluitend beeldherkenning, natuurlike taalverwerking en finansiële vooruitskatting, wat die veelsydigheid en doeltreffendheid van ensemblemetodes in werklike toepassings ten toon stel.
Ensembleleer is 'n kragtige tegniek in masjienleer wat die kollektiewe intelligensie van veelvuldige modelle benut om voorspellende prestasie te verbeter. Deur diverse modelle te kombineer, kan ensemblemetodes individuele modelswakhede versag en algehele akkuraatheid en robuustheid verbeter, wat dit 'n waardevolle hulpmiddel in die masjienleer-gereedskapkas maak.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- 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 is ensamble learning?
- 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?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning