Η εκμάθηση συνόλου είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει το συνδυασμό πολλαπλών μοντέλων για τη βελτίωση της συνολικής απόδοσης και της προγνωστικής ισχύος του συστήματος. Η βασική ιδέα πίσω από την εκμάθηση συνόλου είναι ότι με τη συγκέντρωση των προβλέψεων πολλαπλών μοντέλων, το μοντέλο που προκύπτει μπορεί συχνά να ξεπεράσει οποιοδήποτε από τα μεμονωμένα μοντέλα που εμπλέκονται.
Υπάρχουν πολλές διαφορετικές προσεγγίσεις για την εκμάθηση συνόλου, με δύο από τις πιο κοινές να είναι το bagging και το boosting. Το Bagging, συντομογραφία του bootstrap aggregating, περιλαμβάνει εκπαίδευση πολλαπλών περιπτώσεων του ίδιου μοντέλου σε διαφορετικά υποσύνολα των δεδομένων εκπαίδευσης και στη συνέχεια συνδυασμό των προβλέψεών τους. Αυτό βοηθά στη μείωση της υπερβολικής τοποθέτησης και στη βελτίωση της σταθερότητας και της ακρίβειας του μοντέλου.
Το Boosting, από την άλλη πλευρά, λειτουργεί με την εκπαίδευση μιας ακολουθίας μοντέλων, όπου κάθε επόμενο μοντέλο εστιάζει στα παραδείγματα που είχαν ταξινομηθεί εσφαλμένα από τα προηγούμενα μοντέλα. Με την επαναληπτική προσαρμογή των βαρών των παραδειγμάτων προπόνησης, η ενίσχυση μπορεί να δημιουργήσει έναν ισχυρό ταξινομητή από μια σειρά αδύναμων ταξινομητών.
Τα τυχαία δάση είναι μια δημοφιλής μέθοδος εκμάθησης συνόλου που χρησιμοποιεί το bagging για να συνδυάσει πολλαπλά δέντρα απόφασης. Κάθε δέντρο εκπαιδεύεται σε ένα τυχαίο υποσύνολο χαρακτηριστικών και η τελική πρόβλεψη γίνεται με τον μέσο όρο των προβλέψεων όλων των δέντρων. Τα τυχαία δάση είναι γνωστά για την υψηλή ακρίβεια και την ανθεκτικότητά τους στην υπερβολική εφαρμογή.
Μια άλλη κοινή τεχνική εκμάθησης συνόλου είναι η ενίσχυση κλίσης, η οποία συνδυάζει πολλούς αδύναμους μαθητές, συνήθως δέντρα αποφάσεων, για να δημιουργήσει ένα ισχυρό μοντέλο πρόβλεψης. Η ενίσχυση κλίσης λειτουργεί προσαρμόζοντας κάθε νέο μοντέλο στα υπολειπόμενα σφάλματα που έγιναν από τα προηγούμενα μοντέλα, μειώνοντας σταδιακά το σφάλμα με κάθε επανάληψη.
Η εκμάθηση συνόλου έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως σε διάφορες εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης, συμπεριλαμβανομένης της ταξινόμησης, της παλινδρόμησης και της ανίχνευσης ανωμαλιών. Αξιοποιώντας την ποικιλομορφία πολλαπλών μοντέλων, οι μέθοδοι συνόλου μπορούν συχνά να επιτύχουν καλύτερη γενίκευση και ευρωστία από τα μεμονωμένα μοντέλα.
Η εκμάθηση συνόλου είναι μια ισχυρή τεχνική στη μηχανική μάθηση που περιλαμβάνει το συνδυασμό πολλαπλών μοντέλων για τη βελτίωση της προγνωστικής απόδοσης. Αξιοποιώντας τα δυνατά σημεία διαφορετικών μοντέλων και μειώνοντας τις μεμονωμένες αδυναμίες τους, οι μέθοδοι συνόλου μπορούν να επιτύχουν μεγαλύτερη ακρίβεια και στιβαρότητα σε διάφορες εφαρμογές.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Κείμενο σε ομιλία
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
- Τι είναι το TensorBoard;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning