एन्सेम्बल लर्निङ एउटा मेसिन लर्निङ प्रविधि हो जसमा प्रणालीको समग्र कार्यसम्पादन र भविष्यवाणी गर्ने शक्तिलाई सुधार गर्न बहुविध मोडेलहरू संयोजन गर्ने समावेश हुन्छ। इन्सेम्बल सिकाइको पछाडिको आधारभूत विचार यो हो कि बहुविध मोडेलहरूको भविष्यवाणीहरू जम्मा गरेर, नतिजा मोडेलले प्रायः कुनै पनि व्यक्तिगत मोडेलहरू समावेश गर्न सक्छ।
सिकाइलाई जोड्ने धेरै फरक दृष्टिकोणहरू छन्, जसमध्ये दुईवटा सबैभन्दा सामान्य ब्यागिङ र बूस्टिङ छन्। ब्यागिङ, बुटस्ट्र्याप एग्रीगेटिङको लागि छोटो, प्रशिक्षण डेटाको विभिन्न सबसेटहरूमा एउटै मोडेलका धेरै उदाहरणहरू प्रशिक्षण र त्यसपछि तिनीहरूको भविष्यवाणीहरू संयोजन समावेश गर्दछ। यसले ओभरफिटिंग कम गर्न र मोडेलको स्थिरता र शुद्धता सुधार गर्न मद्दत गर्दछ।
बूस्टिङ, अर्कोतर्फ, मोडेलहरूको अनुक्रमलाई प्रशिक्षण दिएर काम गर्दछ, जहाँ प्रत्येक पछिल्ला मोडेलले अघिल्लो मोडेलहरूद्वारा गलत वर्गीकरण गरिएका उदाहरणहरूमा केन्द्रित हुन्छ। प्रशिक्षण उदाहरणहरूको वजनलाई पुनरावृत्ति समायोजन गरेर, बूस्टिङले कमजोर वर्गीकरणकर्ताहरूको श्रृंखलाबाट बलियो वर्गीकरणकर्ता सिर्जना गर्न सक्छ।
यादृच्छिक वनहरू एक लोकप्रिय टुक्रा सिक्ने विधि हो जसले धेरै निर्णय रूखहरू संयोजन गर्न ब्यागिङ प्रयोग गर्दछ। प्रत्येक रूखलाई सुविधाहरूको अनियमित उपसमूहमा प्रशिक्षित गरिन्छ र सबै रूखहरूको भविष्यवाणीको औसत गरेर अन्तिम भविष्यवाणी गरिन्छ। अनियमित वनहरू तिनीहरूको उच्च सटीकता र ओभरफिटिंगको लागि बलियोताका लागि परिचित छन्।
अर्को साझा सिकाइ प्रविधि ग्रेडियन्ट बूस्टिङ हो, जसले बलियो भविष्यवाणी गर्ने मोडेल सिर्जना गर्न धेरै कमजोर शिक्षार्थीहरू, सामान्यतया निर्णय रूखहरूलाई संयोजन गर्दछ। ग्रेडियन्ट बूस्टिङले प्रत्येक नयाँ मोडेललाई अघिल्लो मोडेलहरूले बनाएका अवशिष्ट त्रुटिहरूमा फिट गरेर, प्रत्येक पुनरावृत्तिको साथ त्रुटिलाई क्रमशः घटाएर काम गर्दछ।
एन्सेम्बल लर्निङ वर्गीकरण, प्रतिगमन, र विसंगति पत्ता लगाउने सहित विभिन्न मेसिन लर्निङ अनुप्रयोगहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको छ। बहुविध मोडेलहरूको विविधताको लाभ उठाएर, ensemble विधिहरूले अक्सर व्यक्तिगत मोडेलहरू भन्दा राम्रो सामान्यीकरण र बलियोता प्राप्त गर्न सक्छन्।
एन्सेम्बल लर्निङ मेसिन लर्निङमा एउटा शक्तिशाली प्रविधि हो जसमा भविष्यवाणी गर्ने कार्यसम्पादन सुधार गर्न बहुविध मोडेलहरू संयोजन गर्ने समावेश हुन्छ। बिभिन्न मोडेलहरूको बल प्रयोग गरेर र तिनीहरूको व्यक्तिगत कमजोरीहरूलाई कम गरेर, ensemble विधिहरूले विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा उच्च सटीकता र बलियोता प्राप्त गर्न सक्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- भाषणमा पाठ
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
- TensorBoard भनेको के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)