Học tập hợp là một kỹ thuật học máy bao gồm việc kết hợp nhiều mô hình để cải thiện hiệu suất tổng thể và khả năng dự đoán của hệ thống. Ý tưởng cơ bản đằng sau việc học tập tổng hợp là bằng cách tổng hợp các dự đoán của nhiều mô hình, mô hình kết quả thường có thể hoạt động tốt hơn bất kỳ mô hình riêng lẻ nào có liên quan.
Có một số cách tiếp cận khác nhau để học tập theo nhóm, trong đó hai cách phổ biến nhất là đóng gói và tăng cường. Đóng gói, viết tắt của tổng hợp bootstrap, bao gồm việc đào tạo nhiều phiên bản của cùng một mô hình trên các tập hợp con khác nhau của dữ liệu huấn luyện và sau đó kết hợp các dự đoán của chúng. Điều này giúp giảm việc trang bị quá mức và cải thiện tính ổn định và độ chính xác của mô hình.
Mặt khác, tính năng tăng cường hoạt động bằng cách huấn luyện một chuỗi các mô hình, trong đó mỗi mô hình tiếp theo tập trung vào các mẫu đã bị các mô hình trước đó phân loại sai. Bằng cách điều chỉnh lặp đi lặp lại trọng số của các ví dụ huấn luyện, việc tăng cường có thể tạo ra một bộ phân loại mạnh từ một loạt các bộ phân loại yếu.
Rừng ngẫu nhiên là một phương pháp học tập tổng hợp phổ biến sử dụng đóng bao để kết hợp nhiều cây quyết định. Mỗi cây được huấn luyện trên một tập hợp con ngẫu nhiên các đặc điểm và dự đoán cuối cùng được thực hiện bằng cách lấy trung bình các dự đoán của tất cả các cây. Rừng ngẫu nhiên được biết đến với độ chính xác cao và khả năng chống trang bị quá mức.
Một kỹ thuật học tập tổng hợp phổ biến khác là tăng cường độ dốc, kết hợp nhiều người học yếu, điển hình là cây quyết định, để tạo ra mô hình dự đoán mạnh. Tăng cường độ dốc hoạt động bằng cách khớp từng mô hình mới với các lỗi còn lại do các mô hình trước đó tạo ra, giảm dần lỗi sau mỗi lần lặp.
Học tập hợp đã được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng học máy khác nhau, bao gồm phân loại, hồi quy và phát hiện bất thường. Bằng cách tận dụng tính đa dạng của nhiều mô hình, các phương pháp tập hợp thường có thể đạt được tính tổng quát và độ tin cậy tốt hơn so với các mô hình riêng lẻ.
Học tập hợp là một kỹ thuật mạnh mẽ trong học máy bao gồm việc kết hợp nhiều mô hình để cải thiện hiệu suất dự đoán. Bằng cách tận dụng điểm mạnh của các mô hình khác nhau và giảm điểm yếu riêng lẻ của chúng, các phương pháp tổng hợp có thể đạt được độ chính xác và độ tin cậy cao hơn trong các ứng dụng khác nhau.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Nhắn tin thành lời
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
- TensorBoard là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy là gì (đi đến chủ đề liên quan)