ანსამბლური სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა, რომელიც მოიცავს მრავალი მოდელის გაერთიანებას სისტემის საერთო მუშაობისა და პროგნოზირების უნარის გასაუმჯობესებლად. ანსამბლური სწავლების ძირითადი იდეა არის ის, რომ მრავალი მოდელის პროგნოზების გაერთიანებით, მიღებულ მოდელს ხშირად შეუძლია აღემატებოდეს რომელიმე ინდივიდუალურ მოდელს.
ანსამბლური სწავლის რამდენიმე განსხვავებული მიდგომა არსებობს, რომელთაგან ორი ყველაზე გავრცელებულია ჩანთა და გაძლიერება. Bagging, მოკლედ bootstrap aggregating-ისთვის, გულისხმობს ერთი და იმავე მოდელის რამდენიმე ინსტანციის მომზადებას სასწავლო მონაცემების სხვადასხვა ქვეჯგუფებზე და შემდეგ მათი პროგნოზების გაერთიანებას. ეს ხელს უწყობს ზედმეტი მორგების შემცირებას და მოდელის სტაბილურობისა და სიზუსტის გაუმჯობესებას.
Boosting, მეორეს მხრივ, მუშაობს მოდელების თანმიმდევრობის ტრენინგით, სადაც ყოველი მომდევნო მოდელი ყურადღებას ამახვილებს იმ მაგალითებზე, რომლებიც არასწორად იყო კლასიფიცირებული წინა მოდელების მიერ. სავარჯიშო მაგალითების წონის განმეორებითი კორექტირებით, გაძლიერებამ შეიძლება შექმნას ძლიერი კლასიფიკატორი სუსტი კლასიფიკატორების სერიიდან.
შემთხვევითი ტყეები ანსამბლის სწავლის პოპულარული მეთოდია, რომელიც იყენებს ჩანთებს რამდენიმე გადაწყვეტილების ხის გაერთიანებისთვის. თითოეული ხე ივარჯიშება ფუნქციების შემთხვევით ქვეჯგუფზე და საბოლოო პროგნოზი კეთდება ყველა ხის პროგნოზის საშუალოდ. შემთხვევითი ტყეები ცნობილია მათი მაღალი სიზუსტითა და გამძლეობით.
ანსამბლის სწავლის კიდევ ერთი გავრცელებული ტექნიკაა გრადიენტური გაძლიერება, რომელიც აერთიანებს რამდენიმე სუსტ მოსწავლეს, როგორც წესი, გადაწყვეტილების ხეებს, რათა შექმნას ძლიერი პროგნოზირებადი მოდელი. გრადიენტის გაძლიერება მუშაობს ყოველი ახალი მოდელის მორგებით წინა მოდელების მიერ დაშვებულ ნარჩენ შეცდომებთან, თანდათანობით ამცირებს შეცდომას ყოველი გამეორებით.
ანსამბლის სწავლება ფართოდ გამოიყენება მანქანური სწავლების სხვადასხვა აპლიკაციებში, მათ შორის კლასიფიკაცია, რეგრესია და ანომალიების გამოვლენა. მრავალი მოდელის მრავალფეროვნების გამოყენებით, ანსამბლის მეთოდებს ხშირად შეუძლიათ უკეთესი განზოგადება და გამძლეობა, ვიდრე ცალკეული მოდელები.
ანსამბლური სწავლება არის მძლავრი ტექნიკა მანქანათმცოდნეობაში, რომელიც მოიცავს მრავალი მოდელის გაერთიანებას პროგნოზირების შესრულების გასაუმჯობესებლად. სხვადასხვა მოდელების ძლიერი მხარეების გამოყენებით და მათი ინდივიდუალური სისუსტეების შემცირებით, ანსამბლის მეთოდებს შეუძლიათ მიაღწიონ უფრო მაღალ სიზუსტეს და გამძლეობას სხვადასხვა აპლიკაციებში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- ტექსტი სიტყვისთვის
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
- რა არის TensorBoard?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)