Ansambļa mācīšanās ir mašīnmācīšanās paņēmiens, kas ietver vairāku modeļu apvienošanu, lai uzlabotu sistēmas vispārējo veiktspēju un paredzamo jaudu. Ansambļa mācīšanās pamatideja ir tāda, ka, apkopojot vairāku modeļu prognozes, iegūtais modelis bieži var pārspēt jebkuru no atsevišķiem iesaistītajiem modeļiem.
Ir vairākas atšķirīgas pieejas ansambļa mācībām, no kurām divas visizplatītākās ir iepildīšana maisos un paaugstināšana. Iepakošana, saīsinājums no bootstrap aggregation, ietver vairāku viena un tā paša modeļa gadījumu apmācību dažādās apmācības datu apakškopās un pēc tam to prognožu apvienošanu. Tas palīdz samazināt pārmērīgu uzstādīšanu un uzlabot modeļa stabilitāti un precizitāti.
No otras puses, pastiprināšana darbojas, apmācot modeļu secību, kur katrs nākamais modelis koncentrējas uz piemēriem, kas bija nepareizi klasificēti iepriekšējos modeļos. Iteratīvi pielāgojot treniņu piemēru svarus, pastiprināšana var izveidot spēcīgu klasifikatoru no vāju klasifikatoru sērijas.
Nejaušie meži ir populāra ansambļa mācīšanās metode, kas izmanto iepakošanu maisos, lai apvienotu vairākus lēmumu kokus. Katrs koks tiek apmācīts pēc nejaušas pazīmju apakškopas, un galīgā prognoze tiek veikta, aprēķinot visu koku prognozes. Nejaušie meži ir pazīstami ar savu augsto precizitāti un noturību pret pārmērīgu ierīkošanu.
Vēl viena izplatīta ansambļa mācīšanās metode ir gradienta palielināšana, kas apvieno vairākus vājus apmācāmos, parasti lēmumu kokus, lai izveidotu spēcīgu prognozēšanas modeli. Gradienta palielināšana darbojas, katru jauno modeli pielāgojot iepriekšējo modeļu atlikušajām kļūdām, pakāpeniski samazinot kļūdu katrā iterācijā.
Ansambļa mācīšanās ir plaši izmantota dažādās mašīnmācīšanās lietojumprogrammās, tostarp klasifikācijā, regresijā un anomāliju noteikšanā. Izmantojot vairāku modeļu daudzveidību, ansambļa metodes bieži var sasniegt labāku vispārinājumu un robustumu nekā atsevišķi modeļi.
Ansambļa mācīšanās ir spēcīgs paņēmiens mašīnmācībā, kas ietver vairāku modeļu apvienošanu, lai uzlabotu paredzamo veiktspēju. Izmantojot dažādu modeļu stiprās puses un samazinot to individuālās vājās puses, ansambļa metodes var sasniegt augstāku precizitāti un robustumu dažādās lietojumprogrammās.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- No teksta uz izrunu
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
- Kas ir TensorBoard?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning