Skupno učenje je tehnika strojnog učenja koja uključuje kombiniranje više modela kako bi se poboljšala ukupna izvedba i prediktivna moć sustava. Osnovna ideja koja stoji iza skupnog učenja je da agregiranjem predviđanja više modela, rezultirajući model često može nadmašiti bilo koji pojedinačni uključeni model.
Postoji nekoliko različitih pristupa učenju u ansamblu, a dva najčešća su bagging i boosting. Bagging, skraćenica za bootstrap aggregating, uključuje obuku višestrukih instanci istog modela na različitim podskupovima podataka obuke i zatim kombiniranje njihovih predviđanja. To pomaže smanjiti prekomjerno opremanje i poboljšati stabilnost i točnost modela.
Poticanje, s druge strane, funkcionira obučavanjem niza modela, gdje se svaki sljedeći model fokusira na primjere koje su prethodni modeli pogrešno klasificirali. Iterativnim prilagođavanjem težine primjera obuke, pojačanje može stvoriti jak klasifikator iz niza slabih klasifikatora.
Nasumične šume su popularna skupna metoda učenja koja koristi vreće za kombiniranje više stabala odlučivanja. Svako se stablo uvježbava na nasumičnim podskupinama značajki, a konačno predviđanje se radi izračunavanjem prosjeka predviđanja svih stabala. Nasumične šume poznate su po svojoj visokoj točnosti i otpornosti na prekomjerno opremanje.
Još jedna uobičajena skupna tehnika učenja je povećanje gradijenta, koja kombinira više slabih učenika, obično stabla odlučivanja, kako bi se stvorio snažan prediktivni model. Pojačavanje gradijenta funkcionira prilagođavanjem svakog novog modela zaostalim pogreškama koje su napravili prethodni modeli, postupno smanjujući pogrešku sa svakom iteracijom.
Učenje ansambla naširoko se koristi u raznim aplikacijama strojnog učenja, uključujući klasifikaciju, regresiju i otkrivanje anomalija. Iskorištavanjem raznolikosti više modela, skupne metode često mogu postići bolju generalizaciju i robusnost nego pojedinačni modeli.
Skupno učenje moćna je tehnika u strojnom učenju koja uključuje kombiniranje više modela za poboljšanje prediktivne izvedbe. Iskorištavanjem prednosti različitih modela i smanjenjem njihovih pojedinačnih slabosti, ansambl metode mogu postići veću točnost i robusnost u različitim primjenama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst u govor
- 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 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?
- Što je TensorBoard?
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)