Ensemblolernado estas maŝinlernada tekniko kiu celas plibonigi la agadon de modelo kombinante plurajn modelojn. Ĝi ekspluatas la ideon ke kombini plurajn malfortajn lernantojn povas krei fortan lernanton kiu rezultas pli bone ol iu individua modelo. Ĉi tiu aliro estas vaste uzata en diversaj maŝinlernadaj taskoj por plibonigi prognozan precizecon, fortikecon kaj ĝeneraligeblon.
Ekzistas pluraj specoj de ensembaj lernmetodoj, kun la du ĉefaj kategorioj estas ensakado kaj akcelo. Ensakado, mallongigo por bootstrap-agregado, implikas trejni plurajn kazojn de la sama baza lernado-algoritmo sur malsamaj subaroj de la trejnaj datumoj. La fina prognozo tiam estas determinita agregante la prognozojn de ĉiuj individuaj modeloj. Hazarda Arbaro estas populara algoritmo kiu uzas ensakadon, kie multoblaj decidarboj estas trejnitaj sur malsamaj subaroj de la datenoj, kaj la fina prognozo estas farita averaĝante la prognozojn de ĉiuj arboj.
Akcelo, aliflanke, funkcias per trejnado de sekvenco de modeloj kie ĉiu posta modelo korektas la erarojn faritajn de la antaŭaj. Gradienta Akcelo estas konata plifortiga algoritmo, kiu konstruas arbojn sinsekve, kun ĉiu arbo fokusanta sur la eraroj de la antaŭa. Kombinante ĉi tiujn malfortajn lernantojn, la fina modelo iĝas forta lernanto kapabla fari precizajn prognozojn.
Alia populara ensemblotekniko estas Stacking, kiu kombinas multoblajn bazmodelojn trejnante meta-modelon pri iliaj prognozoj. La bazmodeloj faras individuajn prognozojn, kaj la metamodelo lernas kiel plej bone kombini ĉi tiujn antaŭdirojn por fari la finan produktaĵon. Stakado estas efika en kaptado de diversaj ŝablonoj ĉeestantaj en la datumoj kaj povas konduki al plibonigita efikeco kompare kun uzado de individuaj modeloj.
Ensemblolernado povas esti efektivigita uzante diversajn algoritmojn kiel ekzemple AdaBoost, XGBoost, LightGBM kaj CatBoost, ĉiu kun siaj propraj fortoj kaj karakterizaĵoj. Tiuj algoritmoj estis sukcese aplikitaj en diversaj domajnoj, inkluzive de bildrekono, naturlingva prilaborado kaj financa prognozo, montrante la ĉiuflankecon kaj efikecon de ensemblometodoj en real-mondaj aplikoj.
Ensembla lernado estas potenca tekniko en maŝinlernado, kiu utiligas la kolektivan inteligentecon de multoblaj modeloj por plibonigi prognozan agadon. Kombinante diversajn modelojn, ensemblometodoj povas mildigi individuajn modelmalfortojn kaj plibonigi ĝeneralan precizecon kaj fortikecon, igante ilin valora ilo en la maŝinlernada ilarkesto.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- 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 estas ensamble-lernado?
- 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?
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)