Q:
Apakah faedah utama pembelajaran ensemble?
A:Pelajaran Ensemble mempunyai pelbagai manfaat untuk projek pembelajaran mesin. Kebanyakannya berkaitan dengan menggunakan sebilangan besar nod yang agak mudah untuk mengagregasikan beberapa hasil input dan output.
Sebagai contoh, pembelajaran ensemble dapat membantu pengurus projek untuk menangani kedua-dua kecenderungan dan varians - varians yang mewakili keputusan yang tersebar yang sukar disatukan, dan bias yang mewakili kesilapan atau kesilapan dalam mensasarkan hasil yang diperlukan.
Terdapat analisis matematik yang panjang dan terlibat tentang bagaimana setiap penyelesaian ini berfungsi, bersama-sama dengan pelbagai amalan seperti meningkatkan dan mengemas, tetapi bagi mereka yang tidak terlibat secara peribadi dalam pembelajaran mesin, ia mungkin cukup untuk memahami bahawa pembelajaran ensemble pada dasarnya membawa satu desentralisasi, pendekatan berasaskan konsensus untuk pembelajaran mesin yang membantu untuk memperbaiki keputusan dan memastikan ketepatan. Fikirkan pembelajaran ensemble sebagai "crowdsourcing" penting mata input untuk menghasilkan analisis gambar yang besar. Dalam erti kata, inilah pembelajaran mesin semua tentang, dan AdaBoost atau sistem yang berkaitan melakukan ini melalui pendekatan pembelajaran ensemble. Satu lagi cara untuk mendidihkan konsep ini kepada asas-asasnya adalah untuk memikirkan slogan lama: "dua kepala lebih baik daripada satu" dan berfikir tentang bagaimana desentralisasi sumber atau kawalan membantu menghasilkan hasil yang lebih tepat.
Satu contoh pembelajaran ensemble adalah pendekatan hutan rawak. Di hutan secara rambang, sekumpulan pokok keputusan mempunyai beberapa bahan yang bertindih, dan beberapa hasil unik yang dicampur bersama untuk mencapai matlamat dengan hasil matematik dan metodis. Ini adalah contoh bagaimana pembelajaran ensemble berfungsi secara praktikal untuk menyokong pembelajaran mesin yang lebih baik dalam rangkaian saraf dan sistem lain. Dalam erti kata asasnya, data "menggabungkan" dan lebih kuat untuk asal-usulnya yang terdesentralisasi.
