L'aprenentatge conjunt és una tècnica d'aprenentatge automàtic que consisteix a combinar diversos models per millorar el rendiment global i el poder predictiu del sistema. La idea bàsica darrere de l'aprenentatge conjunt és que, agregant les prediccions de múltiples models, el model resultant sovint pot superar qualsevol dels models individuals implicats.
Hi ha diversos enfocaments diferents per a l'aprenentatge en conjunt, dos dels més comuns són l'empaquetament i l'impuls. Bagging, abreviatura de l'agregació d'arrencada, implica entrenar múltiples instàncies del mateix model en diferents subconjunts de dades d'entrenament i després combinar les seves prediccions. Això ajuda a reduir el sobreajust i millorar l'estabilitat i la precisió del model.
Boosting, d'altra banda, funciona mitjançant l'entrenament d'una seqüència de models, on cada model posterior se centra en els exemples que van ser classificats malament pels models anteriors. En ajustar de manera iterativa els pesos dels exemples d'entrenament, l'augment pot crear un classificador fort a partir d'una sèrie de classificadors febles.
Els boscos aleatoris són un mètode d'aprenentatge de conjunt popular que utilitza l'empaquetament per combinar diversos arbres de decisió. Cada arbre s'entrena en un subconjunt aleatori de les característiques i la predicció final es fa fent la mitjana de les prediccions de tots els arbres. Els boscos aleatoris són coneguts per la seva alta precisió i robustesa per sobreajustar-se.
Una altra tècnica d'aprenentatge conjunta comuna és l'augment del gradient, que combina diversos aprenents febles, normalment arbres de decisió, per crear un model predictiu fort. L'augment del gradient funciona ajustant cada model nou als errors residuals dels models anteriors, reduint gradualment l'error amb cada iteració.
L'aprenentatge conjunt s'ha utilitzat àmpliament en diverses aplicacions d'aprenentatge automàtic, com ara la classificació, la regressió i la detecció d'anomalies. Aprofitant la diversitat de models múltiples, els mètodes de conjunt sovint poden aconseguir una millor generalització i robustesa que els models individuals.
L'aprenentatge conjunt és una tècnica potent en l'aprenentatge automàtic que consisteix a combinar diversos models per millorar el rendiment predictiu. Aprofitant els punts forts de diferents models i reduint les seves debilitats individuals, els mètodes de conjunt poden aconseguir una major precisió i robustesa en diverses aplicacions.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text a veu
- 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 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?
- Què és TensorBoard?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning