Î:
Care sunt unele dintre principalele beneficii ale învățării prin ansamblu?
A:Ansamblul de învățare are diverse avantaje pentru proiectele de învățare automată. Multe dintre acestea sunt legate de utilizarea unui număr mare de noduri relativ simple pentru a agrega unele intrări și rezultate ale rezultatelor.
De exemplu, învățarea ansamblurilor poate ajuta managerii de proiecte să se ocupe atât de prejudecată, cât și de varianță - variație reprezentând rezultate împrăștiate greu de convergent și prejudecăți care reprezintă o imiscalibrare sau o eroare în direcționarea rezultatelor necesare.
Există o analiză matematică îndelungată și implicată a modului în care funcționează fiecare dintre aceste soluții, împreună cu diverse practici precum stimularea și punerea în bagaj, dar pentru cei care nu sunt implicați personal în învățarea automată, poate fi suficient să înțelegeți că învățarea prin ansamblu aduce practic o descentralizare, Abordare bazată pe consens asupra învățării automate care ajută la perfecționarea rezultatelor și la asigurarea preciziei. Gândiți-vă la învățarea ansamblurilor ca la „crowdsourcing” esențial al punctelor de intrare pentru a face o analiză de imagine mare. Într-un anumit sens, este vorba despre învățarea automată, iar AdaBoost sau sistemele conexe fac acest lucru printr-o abordare de învățare a ansamblului. Un alt mod de a reduce acest concept până la elementele sale de bază este să te gândești la vechiul slogan: „două capete sunt mai bune decât unul” și să te gândești la modul în care descurajarea descurajării sau controlul ajută la obținerea unor rezultate mai precise.
Un exemplu de învățare a ansamblurilor este o abordare forestieră aleatorie. Într-o pădure la întâmplare, un grup de arbori de decizie are unele materiale suprapuse și unele rezultate unice care sunt amestecate împreună pentru a atinge un obiectiv cu rezultatul matematic și metodic. Acesta este un exemplu de modul în care învățarea prin ansamblu funcționează practic pentru a sprijini învățarea automată mai bună în rețelele neuronale și în alte sisteme. Într-un sens de bază, datele „fuzionează” și sunt mai puternice pentru originile sale descentralizate.
