Ensemble learning är en maskininlärningsteknik som innebär att man kombinerar flera modeller för att förbättra systemets övergripande prestanda och prediktiva kraft. Grundtanken bakom ensembleinlärning är att genom att aggregera förutsägelserna från flera modeller kan den resulterande modellen ofta överträffa någon av de individuella modellerna som är involverade.
Det finns flera olika tillvägagångssätt för ensembleinlärning, där två av de vanligaste är säckar och boosting. Bagging, förkortning för bootstrap aggregating, innebär att träna flera instanser av samma modell på olika delmängder av träningsdata och sedan kombinera deras förutsägelser. Detta hjälper till att minska överanpassning och förbättra stabiliteten och noggrannheten hos modellen.
Boosting, å andra sidan, fungerar genom att träna en sekvens av modeller, där varje efterföljande modell fokuserar på de exempel som var felklassificerade av de tidigare modellerna. Genom att iterativt justera vikterna för träningsexemplen kan boost skapa en stark klassificerare från en serie svaga klassificerare.
Slumpmässiga skogar är en populär metod för ensembleinlärning som använder påsar för att kombinera flera beslutsträd. Varje träd tränas på en slumpmässig delmängd av funktionerna och den slutliga förutsägelsen görs genom att förutsäga alla trädens medelvärde. Slumpmässiga skogar är kända för sin höga noggrannhet och robusthet mot överanpassning.
En annan vanlig ensembleinlärningsteknik är gradientförstärkning, som kombinerar flera svaga elever, vanligtvis beslutsträd, för att skapa en stark prediktiv modell. Gradientförstärkning fungerar genom att varje ny modell anpassas till de kvarvarande felen som gjorts av de tidigare modellerna, vilket gradvis minskar felet med varje iteration.
Ensembleinlärning har använts flitigt i olika maskininlärningsapplikationer, inklusive klassificering, regression och upptäckt av anomali. Genom att utnyttja mångfalden av flera modeller kan ensemblemetoder ofta uppnå bättre generalisering och robusthet än enskilda modeller.
Ensemble learning är en kraftfull teknik inom maskininlärning som innebär att man kombinerar flera modeller för att förbättra prediktiv prestanda. Genom att utnyttja styrkorna hos olika modeller och minska deras individuella svagheter kan ensemblemetoder uppnå högre noggrannhet och robusthet i olika applikationer.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text till tal
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
- Vad är TensorBoard?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning