Ансамбълното обучение е техника за машинно обучение, която включва комбиниране на множество модели за подобряване на цялостната производителност и предсказваща сила на системата. Основната идея зад ансамбълното обучение е, че чрез агрегиране на прогнозите на множество модели, полученият модел често може да надмине всеки от включените отделни модели.
Има няколко различни подхода към ансамбълното обучение, като два от най-често срещаните са bagging и boosting. Bagging, съкратено от bootstrap aggregating, включва обучение на множество екземпляри на един и същ модел върху различни подмножества от данните за обучение и след това комбиниране на техните прогнози. Това помага да се намали пренастройването и да се подобри стабилността и точността на модела.
Повишаването, от друга страна, работи чрез обучение на последователност от модели, където всеки следващ модел се фокусира върху примерите, които са били неправилно класифицирани от предишните модели. Чрез итеративно коригиране на теглата на примерите за обучение, повишаването може да създаде силен класификатор от поредица от слаби класификатори.
Случайните гори са популярен метод за обучение в ансамбъл, който използва пакетиране за комбиниране на множество дървета на решения. Всяко дърво се обучава на произволно подмножество от характеристики и окончателната прогноза се прави чрез осредняване на прогнозите на всички дървета. Случайните гори са известни със своята висока точност и устойчивост на прекомерно оборудване.
Друга обща техника за обучение в ансамбъл е градиентното усилване, което комбинира множество слаби обучаеми, обикновено дървета на решенията, за да създаде силен прогнозен модел. Градиентното усилване работи, като приспособява всеки нов модел към остатъчните грешки, направени от предишните модели, като постепенно намалява грешката с всяка итерация.
Ансамбълното обучение е широко използвано в различни приложения за машинно обучение, включително класификация, регресия и откриване на аномалии. Използвайки разнообразието от множество модели, методите на ансамбъла често могат да постигнат по-добро обобщение и устойчивост от отделните модели.
Ансамбълното обучение е мощна техника в машинното обучение, която включва комбиниране на множество модели за подобряване на прогнозната производителност. Чрез използване на силните страни на различните модели и намаляване на техните индивидуални слабости, методите на ансамбъла могат да постигнат по-висока точност и устойчивост в различни приложения.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текст към реч
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
- Какво е TensorBoard?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning