L'aprenentatge conjunt és una tècnica d'aprenentatge automàtic que té com a objectiu millorar el rendiment d'un model combinant diversos models. Aprofita la idea que combinar diversos aprenents febles pot crear un aprenent fort que tingui un rendiment millor que qualsevol model individual. Aquest enfocament s'utilitza àmpliament en diverses tasques d'aprenentatge automàtic per millorar la precisió predictiva, la robustesa i la generalització.
Hi ha diversos tipus de mètodes d'aprenentatge en conjunt, amb les dues categories principals que són l'empaquetament i l'impuls. Bagging, abreviatura d'agregació d'arrencada, implica entrenar múltiples instàncies del mateix algorisme d'aprenentatge bàsic en diferents subconjunts de dades d'entrenament. Aleshores, la predicció final es determina agregant les prediccions de tots els models individuals. Random Forest és un algorisme popular que utilitza embolcall, on s'entrenen múltiples arbres de decisió en diferents subconjunts de dades i la predicció final es fa fent la mitjana de les prediccions de tots els arbres.
El boosting, en canvi, funciona entrenant una seqüència de models on cada model posterior corregeix els errors comesos pels anteriors. Gradient Boosting és un algorisme de reforç conegut que construeix arbres seqüencialment, amb cada arbre centrat en els errors de l'anterior. En combinar aquests aprenents febles, el model final es converteix en un aprenent fort capaç de fer prediccions precises.
Una altra tècnica de conjunt popular és Stacking, que combina múltiples models de base entrenant un metamodel amb les seves prediccions. Els models base fan prediccions individuals i el metamodel aprèn a combinar millor aquestes prediccions per fer la sortida final. L'apilament és eficaç per capturar patrons diversos presents a les dades i pot conduir a un rendiment millorat en comparació amb l'ús de models individuals.
L'aprenentatge en conjunt es pot implementar mitjançant diversos algorismes com AdaBoost, XGBoost, LightGBM i CatBoost, cadascun amb els seus propis punts forts i característiques. Aquests algorismes s'han aplicat amb èxit en diversos dominis, com ara el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural i la previsió financera, mostrant la versatilitat i l'efectivitat dels mètodes de conjunt en aplicacions del món real.
L'aprenentatge conjunt és una tècnica potent d'aprenentatge automàtic que aprofita la intel·ligència col·lectiva de diversos models per millorar el rendiment predictiu. En combinar diversos models, els mètodes de conjunt poden mitigar les debilitats dels models individuals i millorar la precisió i la robustesa generals, convertint-los en una eina valuosa a la caixa d'eines d'aprenentatge automàtic.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning