Q:
Apa saja manfaat utama pembelajaran ansambel?
SEBUAH:Ensemble learning memiliki berbagai manfaat untuk proyek pembelajaran mesin. Banyak dari ini terkait dengan menggunakan sejumlah besar node yang relatif sederhana untuk menggabungkan beberapa input dan hasil output.
Sebagai contoh, pembelajaran ensemble dapat membantu manajer proyek untuk menangani bias dan varians - varians yang mewakili hasil yang tersebar yang sulit untuk disatukan, dan bias mewakili kesalahan perhitungan atau kesalahan dalam menargetkan hasil yang diperlukan.
Ada analisis matematika yang panjang dan terlibat tentang bagaimana masing-masing solusi ini bekerja, bersama dengan berbagai praktik seperti meningkatkan dan mengantongi, tetapi bagi mereka yang tidak secara pribadi terlibat dalam pembelajaran mesin, mungkin cukup untuk memahami bahwa pembelajaran ensembel pada dasarnya membawa desentralisasi, pendekatan berbasis konsensus untuk pembelajaran mesin yang membantu untuk memperbaiki hasil dan memastikan presisi. Pikirkan ensemble learning sebagai “crowdsourcing” yang penting dari titik-titik input untuk menghasilkan analisis gambaran besar. Dalam arti tertentu, inilah yang dimaksud dengan pembelajaran mesin, dan AdaBoost atau sistem terkait melakukan ini melalui pendekatan pembelajaran ensembel. Cara lain untuk merebus konsep ini hingga ke dasarnya adalah dengan memikirkan slogan lama: "dua kepala lebih baik dari satu" dan berpikir tentang bagaimana desentralisasi sumber atau kontrol membantu menghasilkan hasil yang lebih tepat.
Salah satu contoh pembelajaran ansambel adalah pendekatan hutan acak. Di hutan acak, sekelompok pohon keputusan memiliki beberapa bahan yang tumpang tindih, dan beberapa hasil unik yang dicampur bersama untuk mencapai tujuan dengan hasil matematis dan metodis. Ini adalah contoh bagaimana pembelajaran ensembel bekerja secara praktis untuk mendukung pembelajaran mesin yang lebih baik dalam jaringan saraf dan sistem lainnya. Dalam arti dasar, data "bergabung" dan lebih kuat untuk asalnya yang terdesentralisasi.
