Skupno učenje je tehnika strojnog učenja koja ima za cilj poboljšati performanse modela kombiniranjem više modela. Iskorištava ideju da se kombinacijom više slabih učenika može stvoriti snažan učenik koji ima bolju izvedbu od bilo kojeg pojedinačnog modela. Ovaj se pristup naširoko koristi u raznim zadacima strojnog učenja kako bi se poboljšala prediktivna točnost, robusnost i mogućnost generalizacije.
Postoji nekoliko vrsta metoda učenja u ansamblu, a dvije glavne kategorije su bagging i boosting. Bagging, skraćenica za bootstrap aggregating, uključuje obuku više instanci istog osnovnog algoritma učenja na različitim podskupovima podataka obuke. Konačno predviđanje se zatim utvrđuje zbrajanjem predviđanja svih pojedinačnih modela. Random Forest je popularan algoritam koji koristi vrećanje, gdje se više stabala odlučivanja trenira na različitim podskupovima podataka, a konačno predviđanje se daje prosjekom predviđanja svih stabala.
Poticanje, s druge strane, funkcionira treniranjem niza modela gdje svaki sljedeći model ispravlja pogreške koje su napravili prethodni. Gradient Boosting je dobro poznati algoritam za boosting koji gradi stabla uzastopno, pri čemu se svako stablo fokusira na pogreške prethodnog. Kombiniranjem ovih slabih učenika, konačni model postaje snažan učenik sposoban za točna predviđanja.
Još jedna popularna skupna tehnika je slaganje, koja kombinira više osnovnih modela uvježbavanjem meta-modela na njihovim predviđanjima. Osnovni modeli daju pojedinačna predviđanja, a meta-model uči kako najbolje kombinirati ta predviđanja da bi se napravio konačni rezultat. Slaganje je učinkovito u hvatanju različitih uzoraka prisutnih u podacima i može dovesti do poboljšane izvedbe u usporedbi s korištenjem pojedinačnih modela.
Učenje ansambla može se implementirati pomoću različitih algoritama kao što su AdaBoost, XGBoost, LightGBM i CatBoost, svaki sa svojim snagama i karakteristikama. Ovi algoritmi uspješno su primijenjeni u različitim domenama, uključujući prepoznavanje slika, obradu prirodnog jezika i financijsko predviđanje, prikazujući svestranost i učinkovitost skupnih metoda u aplikacijama u stvarnom svijetu.
Skupno učenje moćna je tehnika u strojnom učenju koja iskorištava kolektivnu inteligenciju više modela za poboljšanje prediktivne izvedbe. Kombiniranjem različitih modela, skupne metode mogu ublažiti pojedinačne slabosti modela i poboljšati ukupnu točnost i robusnost, čineći ih vrijednim alatom u alatima za strojno učenje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)