การเรียนรู้แบบ Ensemble เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการรวมหลายแบบจำลองเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและพลังการทำนายของระบบ แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังการเรียนรู้แบบ Ensemble คือการรวมการคาดการณ์ของแบบจำลองหลายๆ แบบเข้าด้วยกัน แบบจำลองที่ได้มักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองใดๆ ที่เกี่ยวข้อง
มีแนวทางที่แตกต่างกันหลายวิธีในการรวบรวมการเรียนรู้ โดยวิธีที่พบบ่อยที่สุด 2 วิธีคือการใส่ถุงและส่งเสริม Bagging ย่อมาจาก Bootstrap Aggregating เกี่ยวข้องกับการฝึกฝนหลายอินสแตนซ์ของโมเดลเดียวกันบนชุดย่อยที่แตกต่างกันของข้อมูลการฝึก จากนั้นจึงรวมการคาดการณ์เข้าด้วยกัน ซึ่งจะช่วยลดการติดตั้งมากเกินไปและปรับปรุงความเสถียรและความแม่นยำของแบบจำลอง
ในทางกลับกัน การบูสต์ทำงานโดยการฝึกลำดับของโมเดล โดยแต่ละโมเดลที่ตามมาจะเน้นไปที่ตัวอย่างที่โมเดลก่อนหน้านี้จัดประเภทไม่ถูกต้อง ด้วยการปรับน้ำหนักของตัวอย่างการฝึกซ้ำๆ การเพิ่มจะสามารถสร้างตัวแยกประเภทที่แข็งแกร่งจากชุดของตัวแยกประเภทที่อ่อนแอ
ป่าสุ่มเป็นวิธีการเรียนรู้แบบวงดนตรียอดนิยมที่ใช้การบรรจุถุงเพื่อรวมแผนผังการตัดสินใจหลายแบบเข้าด้วยกัน ต้นไม้แต่ละต้นได้รับการฝึกฝนโดยสุ่มชุดย่อยของคุณลักษณะต่างๆ และการทำนายขั้นสุดท้ายจะทำโดยการหาค่าเฉลี่ยการทำนายของต้นไม้ทั้งหมด ป่าสุ่มเป็นที่รู้จักในด้านความแม่นยำและความทนทานสูงในการจัดพื้นที่มากเกินไป
เทคนิคการเรียนรู้ทั้งมวลทั่วไปอีกประการหนึ่งคือการเร่งการไล่ระดับสี ซึ่งรวมผู้เรียนที่อ่อนแอหลายคน ซึ่งโดยทั่วไปคือแผนผังการตัดสินใจ เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายที่แข็งแกร่ง การเพิ่มประสิทธิภาพการไล่สีทำงานโดยปรับโมเดลใหม่แต่ละรุ่นให้เข้ากับข้อผิดพลาดที่เหลืออยู่ของรุ่นก่อนหน้า โดยค่อยๆ ลดข้อผิดพลาดในการวนซ้ำแต่ละครั้ง
การเรียนรู้แบบ Ensemble ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ รวมถึงการจำแนกประเภท การถดถอย และการตรวจจับความผิดปกติ ด้วยการใช้ประโยชน์จากความหลากหลายของโมเดลหลายแบบ วิธีการทั้งมวลมักจะสามารถบรรลุลักษณะทั่วไปและความทนทานที่ดีกว่าแต่ละรุ่น
การเรียนรู้แบบ Ensemble เป็นเทคนิคอันทรงพลังในการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวมแบบจำลองหลายแบบเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนาย ด้วยการใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของรุ่นต่างๆ และลดจุดอ่อนของแต่ละรุ่น วิธีการทั้งมวลจึงสามารถบรรลุความแม่นยำและความทนทานที่สูงขึ้นในการใช้งานต่างๆ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- ข้อความเป็นคำพูด
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
- TensorBoard คืออะไร?
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)