Pembelajaran ensemble minangka teknik pembelajaran mesin sing tujuane nambah kinerja model kanthi nggabungake pirang-pirang model. Iki nggunakake ide yen nggabungake macem-macem siswa sing ora kuwat bisa nggawe siswa sing kuwat sing nindakake luwih apik tinimbang model individu. Pendekatan iki akeh digunakake ing macem-macem tugas machine learning kanggo nambah akurasi prediksi, kekokohan, lan generalizability.
Ana sawetara jinis metode pembelajaran gamelan, kanthi rong kategori utama yaiku bagging lan boosting. Bagging, singkatan saka bootstrap aggregating, melu nglatih pirang-pirang conto algoritma pembelajaran dhasar sing padha ing subset data latihan sing beda. Prediksi pungkasan banjur ditemtokake kanthi nggabungake prediksi kabeh model individu. Random Forest minangka algoritma populer sing nggunakake bagging, ing ngendi macem-macem wit keputusan dilatih ing macem-macem subset data, lan prediksi pungkasan digawe kanthi rata-rata prediksi kabeh wit.
Boosting, ing tangan liyane, dianggo dening latihan urutan model ngendi saben model sakteruse mbenerake kasalahan sing digawe dening sadurunge. Gradient Boosting minangka algoritma boosting sing kondhang sing mbangun wit-witan kanthi urutan, kanthi saben wit fokus ing kesalahan sing sadurunge. Kanthi nggabungake siswa sing lemah iki, model pungkasan dadi siswa sing kuwat sing bisa nggawe prediksi sing akurat.
Teknik gamelan populer liyane yaiku Stacking, sing nggabungake pirang-pirang model dhasar kanthi nglatih model meta babagan prediksi. Model dhasar nggawe prediksi individu, lan model meta sinau cara paling apik nggabungake prediksi kasebut kanggo nggawe output pungkasan. Numpuk efektif kanggo njupuk macem-macem pola sing ana ing data lan bisa nyebabake kinerja sing luwih apik tinimbang nggunakake model individu.
Pembelajaran ensemble bisa dileksanakake nggunakake macem-macem algoritma kayata AdaBoost, XGBoost, LightGBM, lan CatBoost, saben duwe kekuatan lan karakteristik dhewe. Algoritma kasebut wis kasil diterapake ing macem-macem domain, kalebu pangenalan gambar, pangolahan basa alami, lan prakiraan finansial, sing nuduhake versatility lan efektifitas metode ensemble ing aplikasi donya nyata.
Pembelajaran ensemble minangka teknik sing kuat ing pembelajaran mesin sing nggunakake intelijen kolektif saka macem-macem model kanggo nambah kinerja prediktif. Kanthi nggabungake macem-macem model, metode gamelan bisa nyuda kelemahane model individu lan nambah akurasi lan kakuwatan sakabèhé, dadi alat sing migunani ing kothak piranti pembelajaran mesin.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- 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?
- Apa iku sinau ensemble?
- 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?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning