Ensemble learning is een machine learning-techniek waarbij meerdere modellen worden gecombineerd om de algehele prestaties en voorspellende kracht van het systeem te verbeteren. Het basisidee achter ensembleleren is dat door de voorspellingen van meerdere modellen samen te voegen, het resulterende model vaak beter kan presteren dan alle individuele betrokken modellen.
Er zijn verschillende benaderingen van ensembleleren, waarvan de twee meest voorkomende benaderingen zijn: 'bagging' en 'boosting'. Bagging, een afkorting van bootstrap aggregatie, omvat het trainen van meerdere exemplaren van hetzelfde model op verschillende subsets van de trainingsgegevens en het vervolgens combineren van hun voorspellingen. Dit helpt overfitting te verminderen en de stabiliteit en nauwkeurigheid van het model te verbeteren.
Boosting daarentegen werkt door het trainen van een reeks modellen, waarbij elk volgend model zich richt op de voorbeelden die door de voorgaande modellen verkeerd zijn geclassificeerd. Door de gewichten van de trainingsvoorbeelden iteratief aan te passen, kan boosting een sterke classificator creëren uit een reeks zwakke classificatoren.
Willekeurige bossen zijn een populaire ensemble-leermethode waarbij gebruik wordt gemaakt van bagging om meerdere beslissingsbomen te combineren. Elke boom wordt getraind op een willekeurige subset van de kenmerken en de uiteindelijke voorspelling wordt gedaan door de voorspellingen van alle bomen te middelen. Willekeurige bossen staan bekend om hun hoge nauwkeurigheid en robuustheid tegen overfitting.
Een andere veel voorkomende techniek voor ensemble-leren is gradiëntboosting, waarbij meerdere zwakke leerlingen, meestal beslissingsbomen, worden gecombineerd om een sterk voorspellend model te creëren. Gradiëntversterking werkt door elk nieuw model aan te passen aan de resterende fouten van de vorige modellen, waardoor de fout bij elke iteratie geleidelijk wordt verminderd.
Ensemble-leren wordt op grote schaal gebruikt in verschillende machine learning-toepassingen, waaronder classificatie, regressie en anomaliedetectie. Door gebruik te maken van de diversiteit van meerdere modellen kunnen ensemblemethoden vaak een betere generalisatie en robuustheid bereiken dan individuele modellen.
Ensemble learning is een krachtige techniek in machine learning waarbij meerdere modellen worden gecombineerd om de voorspellende prestaties te verbeteren. Door gebruik te maken van de sterke punten van verschillende modellen en hun individuele zwakke punten te verminderen, kunnen ensemblemethoden een hogere nauwkeurigheid en robuustheid bereiken in verschillende toepassingen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst naar spraak
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
- Wat is TensorBoard?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning