Ansambelõpe on masinõppetehnika, mis hõlmab mitme mudeli kombineerimist, et parandada süsteemi üldist jõudlust ja prognoosimisvõimet. Ansambelõppe põhiidee seisneb selles, et mitme mudeli prognooside koondamisel võib tulemuseks olev mudel sageli ületada kõiki kaasatud üksikmudeleid.
Ansambelõppel on mitu erinevat lähenemisviisi, millest kaks levinumat on kottimine ja hoogustamine. Kottimine, lühend sõnadest bootstrap aggregation, hõlmab sama mudeli mitme eksemplari treenimist koolitusandmete erinevatel alamhulkadel ja seejärel nende prognooside kombineerimist. See aitab vähendada ülepaigutamist ning parandada mudeli stabiilsust ja täpsust.
Teisest küljest toimib võimendamine mudelite jada koolitamisega, kus iga järgnev mudel keskendub näidetele, mis olid eelmiste mudelite poolt valesti klassifitseeritud. Treeningunäidete raskusi iteratiivselt kohandades saab võimendamine luua tugeva klassifikaatori nõrkade klassifikaatorite seeriast.
Juhuslikud metsad on populaarne ansambliõppe meetod, mis kasutab kottimist, et kombineerida mitut otsustuspuud. Iga puud treenitakse juhusliku tunnuste alamhulga järgi ja lõplik ennustus tehakse kõigi puude ennustuste keskmistamise teel. Juhuslikud metsad on tuntud oma suure täpsuse ja vastupidavuse poolest.
Teine levinud ansambliõppe tehnika on gradiendi võimendamine, mis ühendab mitu nõrka õppijat, tavaliselt otsustuspuud, et luua tugev ennustav mudel. Gradiendi võimendamine toimib, sobitades iga uue mudeli eelmiste mudelite tehtud jääkvigadega, vähendades iga iteratsiooniga viga järk-järgult.
Ansambelõpet on laialdaselt kasutatud erinevates masinõpperakendustes, sealhulgas klassifitseerimises, regressioonis ja anomaaliate tuvastamises. Mitme mudeli mitmekesisust võimendades võivad ansamblimeetodid sageli saavutada parema üldistuse ja vastupidavuse kui üksikud mudelid.
Ansambelõpe on masinõppes võimas tehnika, mis hõlmab mitme mudeli kombineerimist prognoositava jõudluse parandamiseks. Kasutades erinevate mudelite tugevusi ja vähendades nende individuaalseid nõrkusi, võivad ansamblimeetodid saavutada erinevates rakendustes suurema täpsuse ja vastupidavuse.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst kõneks
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
- Mis on TensorBoard?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)