למידת אנסמבל היא טכניקת למידת מכונה הכוללת שילוב של מודלים מרובים כדי לשפר את הביצועים הכוללים וכוח הניבוי של המערכת. הרעיון הבסיסי מאחורי למידת אנסמבל הוא שעל ידי צבירת התחזיות של מודלים מרובים, המודל המתקבל יכול לעתים קרובות להתעלות על כל אחד מהמודלים הבודדים המעורבים.
ישנן מספר גישות שונות ללמידת אנסמבל, כאשר שתיים מהנפוצות ביותר הן תיקיות והגברה. Bagging, קיצור של bootstrap aggregating, כולל אימון של מופעים מרובים של אותו מודל על תת-קבוצות שונות של נתוני האימון ולאחר מכן שילוב של התחזיות שלהם. זה עוזר להפחית התאמה יתר ולשפר את היציבות והדיוק של הדגם.
חיזוק, לעומת זאת, פועל על ידי אימון רצף של מודלים, כאשר כל מודל עוקב מתמקד בדוגמאות שסווגו בצורה שגויה על ידי המודלים הקודמים. על ידי התאמה איטרטיבית של המשקלים של דוגמאות האימון, הגברת יכולה ליצור מסווג חזק מסדרה של מסווגים חלשים.
יערות אקראיים הם שיטת למידה פופולרית של אנסמבל המשתמשת בשקיות לשילוב עצי החלטה מרובים. כל עץ מאומן על תת-קבוצה אקראית של התכונות והתחזית הסופית מתבצעת על ידי ממוצע של התחזיות של כל העצים. יערות אקראיים ידועים ברמת הדיוק הגבוהה והחוסן שלהם להתאמת יתר.
טכניקת למידת אנסמבל נפוצה נוספת היא הגברת שיפוע, המשלבת מספר לומדים חלשים, בדרך כלל עצי החלטה, כדי ליצור מודל חיזוי חזק. הגברת שיפוע פועלת על ידי התאמה של כל דגם חדש לשאריות השגיאות שנעשו על ידי הדגמים הקודמים, ומפחיתה בהדרגה את השגיאה עם כל איטרציה.
למידת אנסמבל נעשה שימוש נרחב ביישומי למידת מכונה שונים, כולל סיווג, רגרסיה וזיהוי אנומליות. על ידי מינוף המגוון של מודלים מרובים, שיטות אנסמבל יכולות לעתים קרובות להשיג הכללה וחוסן טוב יותר מאשר מודלים בודדים.
למידת אנסמבל היא טכניקה רבת עוצמה בלמידת מכונה הכוללת שילוב של מודלים מרובים כדי לשפר ביצועים חזויים. על ידי מינוף החוזקות של מודלים שונים וצמצום החולשות האישיות שלהם, שיטות אנסמבל יכולות להשיג דיוק וחוסן גבוהים יותר ביישומים שונים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- טקסט לדיבור
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
- מה זה TensorBoard?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)