Sadržaj
Predstavio: AltaML
P:
Koje su neke od glavnih prednosti ansamblovskog učenja?
A:
Ansamblino učenje ima različite prednosti za projekte strojnog učenja. Mnoge od njih povezane su s korištenjem velikog broja relativno jednostavnih čvorova za agregiranje nekih ulaza i rezultata.
Na primjer, učenje ansambla može pomoći rukovoditeljima projekata da se bave i pristranosti i varijancom - varijancom koja predstavlja raspršene rezultate koje je teško konvergirati, i pristranosti koje predstavljaju pogrešno kalibraciju ili pogreške u ciljanju potrebnih rezultata.
Duga je i uključena matematička analiza kako svako od tih rješenja djeluje, zajedno s raznim praksama kao što su poticanje i pakiranje, ali za one koji nisu osobno uključeni u strojno učenje, možda će biti dovoljno da shvate da skupno učenje u osnovi donosi decentralizirano, Pristup strojnom učenju utemeljen na konsenzusu koji pomaže poboljšati rezultate i osigurati preciznost. Razmislite o ansamblovom učenju kao o bitnom "crowd -ourcingu" ulaznih točaka kako biste došli do analize velike slike. U određenom smislu, to je ono što se odnosi na strojno učenje, a AdaBoost ili srodni sustavi to rade kroz pristup cjelovitom učenju. Drugi način da se ovaj koncept svede na njegove osnove je razmišljanje o starom sloganu: „dvije su glave bolje od jedne“ i razmisliti o tome kako decentralizacija izvora ili kontrole pomaže doći do preciznijih rezultata.
Jedan primjer učenja ansambla je slučajni šumski pristup. U nasumičnoj šumi skupina stabala s odlukama ima nešto preklapajućeg materijala i neke jedinstvene rezultate koji se kombiniraju kako bi se postigao cilj s matematičkim i metodičkim ishodom. Ovo je primjer kako funkcioniranje ansambla praktično funkcionira kako bi se podržalo bolje strojno učenje u neuronskim mrežama i drugim sustavima. U osnovi, podaci se "spajaju" i jači su zbog svog decentraliziranog podrijetla.
