Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă Bagging?
„Bagging” sau agregarea bootstrap-ului este un tip specific de proces de învățare automată care folosește învățarea prin ansamblu pentru a evolua modele de învățare a mașinilor. Pionieră în anii 90, această tehnică folosește grupuri specifice de seturi de antrenament, unde se pot repeta unele observații între diferite seturi de antrenament.
Techopedia explică Bagging
Ideea de bagaj a fost folosită pe larg în învățarea mașinii pentru a crea o mai bună amenajare pentru modele. Ideea este că dacă luați mai multe unități independente de învățare automată, acestea pot funcționa colectiv mai bine decât o unitate care ar avea mai multe resurse.
Pentru a ilustra cu adevărat cum funcționează acest lucru, gândiți-vă la fiecare parte a procesului de ambalare ca pe un creier individual. Fără bagaj, învățarea mașină ar consta într-un creier cu adevărat inteligent care lucrează la o problemă. Odată cu pungile, procesul constă în multe „creiere slabe” sau creiere mai puțin puternice care colaborează la un proiect. Fiecare are domeniul lor de gândire, iar unele dintre aceste domenii se suprapun. Când puneți rezultatul final împreună, este mult mai evoluat decât ar fi cu un singur „creier”.
Într-un sens foarte real, filozofia bagajului poate fi descrisă de un axiom foarte vechi care prevestește tehnologia cu câțiva ani: „două capete sunt mai bune decât unul”. În ambalaj, 10 sau 20 sau 50 de capete sunt mai bune decât una, deoarece rezultatele sunt luate în totalitate și agregate într-un rezultat mai bun. Bagajul este o tehnică care îi poate ajuta pe ingineri să lupte împotriva fenomenului de „supracompletare” în învățarea mașinii în cazul în care sistemul nu se potrivește cu datele sau cu scopul.
