การเรียนรู้แบบ Ensemble เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยการรวมหลายโมเดลเข้าด้วยกัน โดยใช้ประโยชน์จากแนวคิดที่ว่าการรวมผู้เรียนที่อ่อนแอหลายคนเข้าด้วยกันจะสามารถสร้างผู้เรียนที่แข็งแกร่งที่ทำงานได้ดีกว่าโมเดลส่วนบุคคลใดๆ วิธีการนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในงานแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ ความคงทน และความสามารถในการสรุปทั่วไป
มีวิธีการเรียนรู้ทั้งมวลหลายประเภท โดยสองประเภทหลักคือการบรรจุถุงและการส่งเสริม Bagging ย่อมาจาก Bootstrap Aggregating เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมหลายอินสแตนซ์ของอัลกอริธึมการเรียนรู้พื้นฐานเดียวกันบนชุดย่อยที่แตกต่างกันของข้อมูลการฝึกอบรม การทำนายขั้นสุดท้ายจะถูกกำหนดโดยการรวบรวมการทำนายของแบบจำลองแต่ละแบบทั้งหมด Random Forest เป็นอัลกอริธึมยอดนิยมที่ใช้การบรรจุถุง โดยที่แผนผังการตัดสินใจหลายรายการได้รับการฝึกอบรมบนชุดย่อยของข้อมูลที่แตกต่างกัน และการคาดการณ์ขั้นสุดท้ายจะทำโดยการเฉลี่ยการคาดการณ์ของต้นไม้ทั้งหมด
ในทางกลับกัน การบูสต์ทำงานโดยการฝึกลำดับของโมเดล โดยแต่ละโมเดลที่ตามมาจะแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดจากโมเดลก่อนหน้า Gradient Boosting เป็นอัลกอริธึมการเร่งที่รู้จักกันดีซึ่งสร้างแผนผังตามลำดับ โดยแต่ละแผนผังจะเน้นที่ข้อผิดพลาดของแผนผังก่อนหน้า เมื่อรวมผู้เรียนที่อ่อนแอเหล่านี้เข้าด้วยกัน โมเดลสุดท้ายจะกลายเป็นผู้เรียนที่แข็งแกร่งที่สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ
เทคนิค Ensemble ที่ได้รับความนิยมอีกประการหนึ่งคือ Stacking ซึ่งรวมโมเดลพื้นฐานหลายตัวเข้าด้วยกันโดยการฝึกฝนเมตาโมเดลเกี่ยวกับการทำนาย โมเดลพื้นฐานจะทำการคาดการณ์เป็นรายบุคคล และโมเดลเมตาจะเรียนรู้วิธีรวมการคาดการณ์เหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย การซ้อนมีประสิทธิภาพในการจับรูปแบบที่หลากหลายที่มีอยู่ในข้อมูล และสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับการใช้แต่ละรุ่น
การเรียนรู้แบบ Ensemble สามารถนำไปใช้ได้โดยใช้อัลกอริธึมต่างๆ เช่น AdaBoost, XGBoost, LightGBM และ CatBoost ซึ่งแต่ละตัวมีจุดแข็งและคุณลักษณะเฉพาะของตัวเอง อัลกอริธึมเหล่านี้ถูกนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จในโดเมนต่างๆ รวมถึงการจดจำรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการคาดการณ์ทางการเงิน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความคล่องตัวและประสิทธิผลของวิธีการทั้งมวลในการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
การเรียนรู้แบบ Ensemble เป็นเทคนิคอันทรงพลังในการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ประโยชน์จากปัญญารวมของแบบจำลองต่างๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนาย ด้วยการรวมโมเดลที่หลากหลาย วิธีการทั้งมวลสามารถลดจุดอ่อนของโมเดลแต่ละรายการ และเพิ่มความแม่นยำและความทนทานโดยรวม ทำให้กลายเป็นเครื่องมือที่มีค่าในกล่องเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)