Q:
Які основні переваги ансамблевого навчання?
A:Ансамблеве навчання має різні переваги для проектів машинного навчання. Багато з них пов'язані з використанням великої кількості відносно простих вузлів для агрегації деяких входів та результатів.
Наприклад, ансамблеве навчання може допомогти керівникам проектів вирішувати як упередженість, так і дисперсію - дисперсію, що представляє розсіяні результати, які важко конвергувати, і зміщення, що представляють неправильну калібрування або помилку в орієнтуванні на необхідні результати.
Математичний аналіз того, як працює кожне з цих рішень, триває і займається довгими методами, а також різними методами, такими як прискорення та мішковину, але для тих, хто особисто не бере участь у машинному навчанні, може бути достатньо зрозуміти, що ансамблеве навчання в основному приносить децентралізований, підхід до машинного навчання на основі консенсусу, який допомагає вдосконалити результати та забезпечити точність. Подумайте про ансамблеве навчання як про важливий "краудсорсинг" точок введення, щоб придумати великий аналіз картини. У певному сенсі це все, що стосується машинного навчання, і AdaBoost або пов'язані з цим системи роблять це за допомогою підходу до навчання в ансамблі. Ще один спосіб звести цю концепцію до її основ - подумати над старим гаслом: «дві голови краще, ніж одна», і подумати про те, як децентралізація пошуку або контролю допомагає прийти до більш точних результатів.
Одним із прикладів ансамблевого навчання є випадковий лісовий підхід. У випадковому лісі група дерев рішень має деякий матеріал, що перекривається, та деякі унікальні результати, які поєднуються для досягнення мети з математичним та методичним результатом. Це приклад того, як ансамблеве навчання працює практично для підтримки кращого машинного навчання в нейронних мережах та інших системах. У базовому розумінні, дані «зливаються» і сильніші за свого децентралізованого походження.
