Q:
Kokie yra pagrindiniai ansamblio mokymosi pranašumai?
A:Ansamblių mokymasis mašininio mokymosi projektams turi įvairių privalumų. Daugelis iš jų yra susiję su daugybės palyginti paprastų mazgų naudojimu kai kuriems įvestims ir išvesties rezultatams sujungti.
Pavyzdžiui, ansamblio mokymasis gali padėti projektų vadovams susidoroti tiek su šališkumu, tiek su dispersija - dispersija, atspindinčia išsklaidytus rezultatus, kuriuos sunku suvienodinti, ir šališkumas, reiškiantis klaidingą kalibravimą ar klaidą, nukreipiant į reikiamus rezultatus.
Čia atliekama ilgos ir matematinės analizės, kaip veikia kiekvienas iš šių sprendimų, kartu su įvairiomis praktikomis, tokiomis kaip didinimas ir krovimas, tačiau tiems, kurie asmeniškai nedalyvauja mašinų mokyme, gali pakakti suprasti, kad ansamblio mokymasis iš esmės sukuria decentralizuotą, konsensusu grįstas požiūris į mašinų mokymąsi, kuris padeda patikslinti rezultatus ir užtikrinti tikslumą. Pagalvokite apie ansamblio mokymąsi kaip apie esminį „minios šaltinį“ įvesties taškuose, kad būtų galima pateikti didelę vaizdo analizę. Tam tikra prasme būtent tai ir yra mašininis mokymasis, o AdaBoost ar susijusios sistemos tai daro pasitelkdamos ansamblio mokymosi metodą. Kitas būdas paversti šią sampratą jos pagrindais yra galvoti apie seną šūkį: „dvi galvos yra geriau už vieną“ ir pagalvoti, kaip decentralizuotas tiekimas ar kontrolė padeda pasiekti tikslesnių rezultatų.
Vienas ansamblio mokymosi pavyzdžių yra atsitiktinis miško metodas. Atsitiktiniame miške sprendimų medžių grupė turi šiek tiek persidengiančios medžiagos ir keletą unikalių rezultatų, sumaišytų kartu, kad būtų pasiektas tikslas su matematiniais ir metodiniais rezultatais. Tai yra pavyzdys, kaip ansamblio mokymasis veikia praktiškai, siekiant paremti geresnį mašininį mokymąsi neuroniniuose tinkluose ir kitose sistemose. Pagrindine prasme duomenys „susilieja“ ir yra stipresni dėl jų decentralizuotos kilmės.
