Q:
Aké sú hlavné výhody skupinového vzdelávania?
A:Ensemble learning má rôzne výhody pre projekty strojového učenia. Mnohé z nich súvisia s použitím veľkého počtu relatívne jednoduchých uzlov na agregáciu niektorých vstupov a výstupných výsledkov.
Napríklad komplexné vzdelávanie môže projektovým manažérom pomôcť vyrovnať sa so zaujatosťou a rozptylom - odchýlka predstavujúca rozptýlené výsledky, ktoré je ťažké konvergovať, a zaujatosť predstavujúca nesprávnu kalibráciu alebo chybu pri zacielení potrebných výsledkov.
Existuje dlhá a zapojená matematická analýza toho, ako každé z týchto riešení funguje, spolu s rôznymi postupmi, ako je podpora a balenie, ale pre tých, ktorí sa osobne nezúčastňujú strojového učenia, môže stačiť pochopiť, že kompletné učenie v zásade prináša decentralizované, konsenzuálny prístup k strojovému učeniu, ktorý pomáha spresňovať výsledky a zaisťuje presnosť. Myslite na komplexné učenie ako na základné „crowdsourcing“ vstupných bodov, aby ste prišli s analýzou veľkého obrazu. V určitom zmysle je to o strojovom učení všetko a AdaBoost alebo súvisiace systémy to robia prostredníctvom prístupu k celému vzdelávaniu. Ďalším spôsobom, ako zovrieť tento koncept až k jeho základom, je premýšľať o starom slogane: „dve hlavy sú lepšie ako jedna“ a zamyslieť sa nad tým, ako decentralizované získavanie alebo kontrola pomáha dospieť k presnejším výsledkom.
Jedným z príkladov kompletného učenia je náhodný lesný prístup. V náhodnom lese má skupina rozhodovacích stromov nejaký prekrývajúci sa materiál a niektoré jedinečné výsledky, ktoré sa zmiešajú, aby sa dosiahol cieľ s matematickým a metodickým výsledkom. Toto je príklad praktického vyučovania súboru na podporu lepšieho strojového učenia v neurónových sieťach a iných systémoch. V základnom zmysle sa údaje „zlúčia“ a sú silnejšie pre svoj decentralizovaný pôvod.
