Pembelajaran ensemble minangka teknik pembelajaran mesin sing kalebu nggabungake macem-macem model kanggo nambah kinerja sakabèhé lan daya prediktif sistem. Gagasan dhasar ing mburi pembelajaran gamelan yaiku kanthi nglumpukake prediksi saka pirang-pirang model, model sing diasilake asring bisa ngungguli model individu sing ana.
Ana sawetara pendekatan sing beda kanggo sinau gamelan, kanthi loro sing paling umum yaiku bagging lan boosting. Bagging, singkatan saka bootstrap aggregating, melu nglatih macem-macem conto model sing padha ing macem-macem subset data latihan lan banjur nggabungake prediksi. Iki mbantu nyuda overfitting lan nambah stabilitas lan akurasi model.
Boosting, ing tangan liyane, dianggo dening latihan urutan model, ngendi saben model sakteruse fokus ing conto sing padha misclassified dening model sadurungé. Kanthi nyetel bobot saka conto latihan kanthi iteratif, boosting bisa nggawe klasifikasi kuwat saka seri klasifikasi sing ringkih.
Alas acak minangka metode pembelajaran gamelan populer sing nggunakake bagging kanggo nggabungake pirang-pirang wit keputusan. Saben wit dilatih ing subset acak saka fitur lan prediksi pungkasan digawe kanthi rata-rata ramalan kabeh wit. Alas acak dikenal kanthi akurasi sing dhuwur lan kuwat kanggo overfitting.
Teknik pembelajaran gamelan liyane sing umum yaiku gradient boosting, sing nggabungake pirang-pirang siswa sing lemah, biasane wit keputusan, kanggo nggawe model prediktif sing kuwat. Penguatan gradien dianggo kanthi nyetel saben model anyar menyang kesalahan residual sing ditindakake dening model sadurunge, kanthi bertahap nyuda kesalahan ing saben pengulangan.
Pembelajaran ensemble wis akeh digunakake ing macem-macem aplikasi pembelajaran mesin, kalebu klasifikasi, regresi, lan deteksi anomali. Kanthi nggunakake macem-macem macem-macem model, metode gamelan asring bisa entuk generalisasi lan kekuwatan sing luwih apik tinimbang model individu.
Pembelajaran ensemble minangka teknik sing kuat ing pembelajaran mesin sing kalebu nggabungake macem-macem model kanggo nambah kinerja prediktif. Kanthi nggunakake kekuwatan saka macem-macem model lan nyuda kelemahane individu, metode ensemble bisa entuk akurasi lan kekuwatan sing luwih dhuwur ing macem-macem aplikasi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Teks kanggo wicara
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
- Apa TensorBoard?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning