Q:
Was sind einige der Hauptvorteile des Ensemble-Lernens?
EIN:Ensemble-Lernen bietet verschiedene Vorteile für maschinelles Lernen. Viele davon beziehen sich auf die Verwendung einer großen Anzahl relativ einfacher Knoten, um einige Eingabe- und Ausgabeergebnisse zu aggregieren.
So kann beispielsweise das Lernen von Ensembles den Projektmanagern helfen, sowohl mit Verzerrungen als auch mit Abweichungen umzugehen - Abweichungen, die verstreute Ergebnisse darstellen, die schwer zu konvergieren sind, und Verzerrungen, die eine Fehlkalibrierung oder einen Fehler bei der Ausrichtung der erforderlichen Ergebnisse darstellen.
Es gibt eine lange und eingehende mathematische Analyse der Funktionsweise jeder dieser Lösungen, zusammen mit verschiedenen Methoden wie Boosten und Absacken. Für diejenigen, die nicht persönlich am maschinellen Lernen beteiligt sind, kann es jedoch ausreichen, zu verstehen, dass das Lernen von Ensembles im Grunde genommen eine dezentrale, konsensbasierter Ansatz für maschinelles Lernen, mit dem Ergebnisse verfeinert und Präzision sichergestellt werden können. Stellen Sie sich das Lernen von Ensembles als das wesentliche „Crowdsourcing“ von Input-Punkten vor, um eine Gesamtbildanalyse zu erstellen. In gewisser Hinsicht dreht sich hier alles um maschinelles Lernen, und AdaBoost oder verwandte Systeme tun dies durch einen Ensemble-Lernansatz. Eine andere Möglichkeit, dieses Konzept auf die Grundlagen zu bringen, besteht darin, über den alten Slogan nachzudenken: „Zwei Köpfe sind besser als einer“ und darüber nachzudenken, wie durch dezentrale Beschaffung oder Steuerung genauere Ergebnisse erzielt werden können.
Ein Beispiel für das Lernen von Ensembles ist ein zufälliger Waldansatz. In einer zufälligen Gesamtstruktur enthält eine Gruppe von Entscheidungsbäumen überlappendes Material und einige eindeutige Ergebnisse, die zusammengeführt werden, um ein Ziel mit mathematischen und methodischen Ergebnissen zu erreichen. Dies ist ein Beispiel dafür, wie das Lernen von Ensembles praktisch funktioniert, um ein besseres maschinelles Lernen in neuronalen Netzen und anderen Systemen zu unterstützen. Grundsätzlich „verschmelzen“ die Daten und sind aufgrund ihrer dezentralen Herkunft stärker.
