Ensemble learning je tehnika mašinskog učenja koja ima za cilj da poboljša performanse modela kombinovanjem više modela. Koristi ideju da kombinovanje više slabih učenika može stvoriti jakog učenika koji radi bolje od bilo kojeg pojedinačnog modela. Ovaj pristup se široko koristi u različitim zadacima mašinskog učenja kako bi se poboljšala tačnost predviđanja, robusnost i generalizacija.
Postoji nekoliko tipova ansambl metoda učenja, a dvije glavne kategorije su stavljanje u vrećicu i pojačavanje. Bagging, skraćeno od bootstrap agregiranja, uključuje obuku više instanci istog algoritma osnovnog učenja na različitim podskupovima podataka obuke. Konačno predviđanje se zatim određuje agregiranjem predviđanja svih pojedinačnih modela. Random Forest je popularan algoritam koji koristi skladištenje u vrećama, gdje se više stabala odlučivanja obučava na različitim podskupovima podataka, a konačno predviđanje se pravi usrednjavanjem predviđanja svih stabala.
Boosting, s druge strane, radi tako što trenira niz modela gdje svaki sljedeći model ispravlja greške koje su napravili prethodni. Gradient Boosting je dobro poznati algoritam za pojačavanje koji gradi stabla uzastopno, pri čemu se svako stablo fokusira na greške prethodnog. Kombinacijom ovih slabih učenika, konačni model postaje jak učenik sposoban da napravi tačna predviđanja.
Još jedna popularna tehnika ansambla je slaganje, koja kombinuje više osnovnih modela obučavanjem meta-modela na njihovim predviđanjima. Osnovni modeli daju pojedinačna predviđanja, a meta-model uči kako najbolje kombinovati ova predviđanja da bi napravio konačni rezultat. Slaganje je efikasno u hvatanju različitih obrazaca prisutnih u podacima i može dovesti do poboljšanih performansi u poređenju sa korišćenjem pojedinačnih modela.
Ensemble učenje može se implementirati korištenjem različitih algoritama kao što su AdaBoost, XGBoost, LightGBM i CatBoost, svaki sa svojim snagama i karakteristikama. Ovi algoritmi su uspešno primenjeni u različitim domenima, uključujući prepoznavanje slika, obradu prirodnog jezika i finansijsko predviđanje, pokazujući svestranost i efikasnost ansambl metoda u aplikacijama u stvarnom svetu.
Ensemble učenje je moćna tehnika u mašinskom učenju koja koristi kolektivnu inteligenciju više modela za poboljšanje prediktivnih performansi. Kombinacijom različitih modela, metode ansambla mogu ublažiti slabosti pojedinačnih modela i poboljšati ukupnu točnost i robusnost, čineći ih vrijednim alatom u alatima za strojno učenje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)