Ансамблевае навучанне - гэта метад машыннага навучання, які накіраваны на павышэнне прадукцыйнасці мадэлі шляхам аб'яднання некалькіх мадэляў. Ён выкарыстоўвае ідэю, што аб'яднанне некалькіх слабых навучэнцаў можа стварыць моцнага навучэнца, які працуе лепш, чым любая асобная мадэль. Гэты падыход шырока выкарыстоўваецца ў розных задачах машыннага навучання для павышэння дакладнасці прагназавання, трываласці і магчымасці абагульнення.
Ёсць некалькі тыпаў ансамблевых метадаў навучання, з дзвюма асноўнымі катэгорыямі - гэта сумка і павышэнне. Bagging, скарачэнне ад bootstrap aggregating, уключае навучанне некалькіх асобнікаў аднаго і таго ж базавага алгарытму навучання на розных падмноствах навучальных даных. Затым канчатковы прагноз вызначаецца шляхам аб'яднання прагнозаў усіх асобных мадэляў. Выпадковы лес - гэта папулярны алгарытм, які выкарыстоўвае пакетаванне, дзе некалькі дрэў рашэнняў навучаюцца на розных падмноствах даных, а канчатковы прагноз робіцца шляхам асераднення прагнозаў усіх дрэў.
Бустынг, з іншага боку, працуе шляхам навучання паслядоўнасці мадэляў, дзе кожная наступная мадэль выпраўляе памылкі, дапушчаныя папярэднімі. Gradient Boosting - гэта добра вядомы алгарытм павышэння, які будуе дрэвы паслядоўна, пры гэтым кожнае дрэва засяроджваецца на памылках папярэдняга. Камбінуючы гэтых слабых навучэнцаў, канчатковая мадэль становіцца моцным навучэнцам, здольным рабіць дакладныя прагнозы.
Яшчэ адна папулярная сукупная тэхніка - гэта Stacking, якая аб'ядноўвае некалькі базавых мадэляў шляхам навучання метамадэлі на іх прагнозах. Базавыя мадэлі робяць індывідуальныя прагнозы, а метамадэль вывучае, як найлепшым чынам аб'яднаць гэтыя прагнозы, каб атрымаць канчатковы вынік. Стэкаванне эфектыўна фіксуе разнастайныя шаблоны, прысутныя ў даных, і можа прывесці да павышэння прадукцыйнасці ў параўнанні з выкарыстаннем асобных мадэляў.
Ансамблевае навучанне можа быць рэалізавана з дапамогай розных алгарытмаў, такіх як AdaBoost, XGBoost, LightGBM і CatBoost, кожны са сваімі моцнымі бакамі і характарыстыкамі. Гэтыя алгарытмы паспяхова прымяняюцца ў розных галінах, уключаючы распазнаванне малюнкаў, апрацоўку натуральнай мовы і фінансавае прагназаванне, дэманструючы ўніверсальнасць і эфектыўнасць ансамблевых метадаў у рэальных праграмах.
Ансамблевае навучанне - гэта магутная тэхніка ў машынным навучанні, якая выкарыстоўвае калектыўны інтэлект некалькіх мадэляў для паляпшэння прагназавання. Аб'ядноўваючы разнастайныя мадэлі, ансамблевыя метады могуць паменшыць недахопы асобных мадэляў і павысіць агульную дакладнасць і надзейнасць, што робіць іх каштоўным інструментам у наборы інструментаў машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning