Obsah:
Definícia - Čo znamená Bagging?
„Bagging“ alebo agregácia bootstrapov je špecifický typ procesu strojového učenia, ktorý využíva evolučný model strojového učenia pomocou kompletného učenia. Táto technika, ktorá bola priekopníkom v 90-tych rokoch, používa špecifické skupiny výcvikových súprav, v ktorých sa niektoré pozorovania môžu opakovať medzi rôznymi výcvikovými súpravami.
Techopedia vysvetľuje Bagging
Myšlienka vrecovania sa vo veľkej miere používa v strojovom vzdelávaní, aby sa lepšie prispôsobili modelom. Myšlienka je, že ak si vezmete niekoľko nezávislých strojových učebných jednotiek, môžu fungovať kolektívne lepšie ako jedna jednotka, ktorá by mala viac zdrojov.
Na ilustráciu toho, ako to funguje, uvažujte o každej časti procesu vrecovania ako o samostatnom mozgu. Bez vrecovania by strojové učenie pozostávalo z jedného skutočne inteligentného mozgu, ktorý pracuje na probléme. Pri pytlovaní tento proces pozostáva z mnohých „slabých mozgov“ alebo menej silných mozgov spolupracujúcich na projekte. Každá z nich má svoju doménu myslenia a niektoré z týchto oblastí sa prekrývajú. Keď dáte konečný výsledok dokopy, je to oveľa viac vyvinuté, ako by to bolo len s jedným „mozgom“.
Vo veľmi reálnom zmysle môže byť filozofia vrecovania opísaná veľmi starým axiómom, ktorý predchádza technológii už o niekoľko rokov: „dve hlavy sú lepšie ako jedna.“ Pri pytlovaní je 10 alebo 20 alebo 50 hláv lepšie ako jedna, pretože výsledky sa berú spolu a agregujú sa do lepších výsledkov. Bagging je technika, ktorá môže technikom pomôcť bojovať proti fenoménu „preplnenia“ strojového učenia, keď systém nezodpovedá údajom alebo účelu.
