Зміст:
Визначення - Що означає Baging?
"Баггінг" або агрегація під час завантаження - це специфічний тип машинного навчання, який використовує ансамблеве навчання для розвитку моделей машинного навчання. Запроваджена в 1990-х роках, ця методика використовує конкретні групи навчальних наборів, де деякі спостереження можуть повторюватися між різними навчальними наборами.
Техопедія пояснює Багінг
Ідея розфасовки широко використовувалася в машинному навчанні для створення кращого пристосування для моделей. Ідея полягає в тому, що якщо взяти кілька незалежних машинних навчальних одиниць, вони можуть функціонувати колективно краще, ніж одна одиниця, яка матиме більше ресурсів.
Щоб дійсно проілюструвати, як це працює, подумайте про кожну частину процесу випалювання, як про окремий мозок. Без мішків машинне навчання складалося б з одного справді розумного мозку, який працює над проблемою. У мішкуванні процес складається з безлічі "слабких мізків" або менш сильних мізків, що співпрацюють над проектом. У кожного з них є своя сфера мислення, і деякі з цих областей перекриваються. Коли ви складаєте кінцевий результат разом, він розвивається набагато більше, ніж це було б лише з одним "мозком".
По-справжньому, філософію розфасовки можна описати дуже старою аксіомою, яка передує технології досить багато років: "дві голови краще однієї". У мішкуванні 10 або 20 або 50 голів краще, ніж одна, тому що результати беруться взагалі та узагальнюються для кращого результату. Баггінг - це техніка, яка може допомогти інженерам боротися з явищем «надмірного пристосування» в машинному навчанні, коли система не відповідає даним чи цілям.
