Ensambl učenje je tehnika mašinskog učenja koja uključuje kombinovanje više modela radi poboljšanja ukupnih performansi i prediktivne moći sistema. Osnovna ideja koja stoji iza ansambl učenja je da agregiranjem predviđanja više modela, rezultirajući model često može nadmašiti bilo koji od pojedinačnih uključenih modela.
Postoji nekoliko različitih pristupa učenju ansambla, od kojih su dva najčešća su bagging i boosting. Bagging, skraćeno za bootstrap agregiranje, uključuje obuku višestrukih instanci istog modela na različitim podskupovima podataka za obuku i zatim kombinovanje njihovih predviđanja. Ovo pomaže da se smanji prekomjerna oprema i poboljša stabilnost i točnost modela.
Boosting, s druge strane, radi obučavanjem niza modela, gdje se svaki sljedeći model fokusira na primjere koji su bili pogrešno klasifikovani u prethodnim modelima. Iterativnim prilagođavanjem težine primjera za obuku, pojačavanje može stvoriti jak klasifikator iz serije slabih klasifikatora.
Nasumične šume su popularna metoda učenja ansambla koja koristi skladištenje za kombiniranje više stabala odlučivanja. Svako stablo se trenira na nasumičnom podskupu karakteristika, a konačno predviđanje je napravljeno usrednjavanjem predviđanja svih stabala. Slučajne šume poznate su po svojoj visokoj preciznosti i otpornosti na prenamjenu.
Još jedna uobičajena tehnika učenja ansambla je povećanje gradijenta, koje kombinuje više slabih učenika, tipično stabla odlučivanja, kako bi se stvorio snažan prediktivni model. Pojačavanje gradijenta radi tako što svaki novi model prilagođava zaostalim greškama koje su napravili prethodni modeli, postepeno smanjujući grešku sa svakom iteracijom.
Ensemble učenje se široko koristi u različitim aplikacijama mašinskog učenja, uključujući klasifikaciju, regresiju i detekciju anomalija. Koristeći raznolikost više modela, metode ansambla često mogu postići bolju generalizaciju i robusnost od pojedinačnih modela.
Ensemble učenje je moćna tehnika u mašinskom učenju koja uključuje kombinovanje više modela za poboljšanje prediktivnih performansi. Iskorištavanjem prednosti različitih modela i smanjenjem njihovih pojedinačnih slabosti, metode ansambla mogu postići veću preciznost i robusnost u različitim primjenama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst u govor
- 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?
- 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?
- Šta je TensorBoard?
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)