Ensemblolernado estas maŝinlernado tekniko kiu implikas kombini plurajn modelojn por plibonigi la ĝeneralan efikecon kaj prognozan potencon de la sistemo. La baza ideo malantaŭ ensemblolernado estas ke agregante la prognozojn de multoblaj modeloj, la rezulta modelo ofte povas superi iujn ajn da la individuaj modeloj implikitaj.
Ekzistas pluraj malsamaj aliroj al ensemblolernado, kun du el la plej oftaj estas ensakado kaj akcelo. Ensakado, mallonge por bootstrap-agregado, implikas trejni plurajn okazojn de la sama modelo sur malsamaj subaroj de la trejnaj datumoj kaj tiam kombini iliajn antaŭdirojn. Ĉi tio helpas malpliigi trofitting kaj plibonigi la stabilecon kaj precizecon de la modelo.
Akcelo, aliflanke, funkcias trejnante sekvencon de modeloj, kie ĉiu posta modelo temigas la ekzemplojn kiuj estis misklasigitaj fare de la antaŭaj modeloj. Ripete ĝustigante la pezojn de la trejnaj ekzemploj, akcelo povas krei fortan klasigilon de serio de malfortaj klasigiloj.
Hazardaj arbaroj estas populara ensembla lernmetodo, kiu uzas ensakadon por kombini multoblajn decidarbojn. Ĉiu arbo estas trejnita sur hazarda subaro de la trajtoj kaj la fina prognozo estas farita averaĝante la prognozojn de ĉiuj arboj. Hazardaj arbaroj estas konataj pro sia alta precizeco kaj fortikeco al trofiksado.
Alia ofta ensembla lernadtekniko estas gradienta akcelo, kiu kombinas multoblajn malfortajn lernantojn, tipe decidarbojn, por krei fortan prognozan modelon. Gradena akcelo funkcias alĝustigante ĉiun novan modelon al la restaj eraroj faritaj de la antaŭaj modeloj, iom post iom reduktante la eraron kun ĉiu ripeto.
Ensemblolernado estis vaste uzata en diversaj maŝinlernadaplikoj, inkluzive de klasifiko, regreso kaj anomaliodetekto. Utiligante la diversecon de multoblaj modeloj, ensemblometodoj ofte povas atingi pli bonan ĝeneraligo kaj fortikeco ol individuaj modeloj.
Ensemblolernado estas potenca tekniko en maŝinlernado, kiu implikas kombini plurajn modelojn por plibonigi prognozan agadon. Utiligante la fortojn de malsamaj modeloj kaj reduktante iliajn individuajn malfortojn, ensemblometodoj povas atingi pli altan precizecon kaj fortikecon en diversaj aplikoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Teksto al parolado
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
- Kio estas TensorBoard?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)