Topluluk öğrenimi, sistemin genel performansını ve tahmin gücünü artırmak için birden fazla modeli birleştirmeyi içeren bir makine öğrenme tekniğidir. Toplu öğrenmenin ardındaki temel fikir, birden fazla modelin tahminlerini bir araya getirerek ortaya çıkan modelin genellikle ilgili bireysel modellerden herhangi birinden daha iyi performans gösterebilmesidir.
Topluluk öğrenimine yönelik birkaç farklı yaklaşım vardır; bunlardan en yaygın ikisi torbalama ve güçlendirmedir. Önyükleme toplamanın kısaltması olan torbalama, aynı modelin birden fazla örneğinin eğitim verilerinin farklı alt kümeleri üzerinde eğitilmesini ve ardından tahminlerinin birleştirilmesini içerir. Bu, aşırı uyumu azaltmaya ve modelin kararlılığını ve doğruluğunu artırmaya yardımcı olur.
Öte yandan güçlendirme, bir dizi modeli eğiterek çalışır; burada sonraki her model, önceki modeller tarafından yanlış sınıflandırılan örneklere odaklanır. Eğitim örneklerinin ağırlıklarını yinelemeli olarak ayarlayarak güçlendirme, bir dizi zayıf sınıflandırıcıdan güçlü bir sınıflandırıcı oluşturabilir.
Rastgele ormanlar, birden fazla karar ağacını birleştirmek için torbalamayı kullanan popüler bir topluluk öğrenme yöntemidir. Her ağaç, özelliklerin rastgele bir alt kümesi üzerinde eğitilir ve nihai tahmin, tüm ağaçların tahminlerinin ortalaması alınarak yapılır. Rastgele ormanlar, yüksek doğrulukları ve aşırı uyum sağlama konusundaki sağlamlıkları ile bilinir.
Bir diğer yaygın topluluk öğrenme tekniği, güçlü bir tahmin modeli oluşturmak için birden fazla zayıf öğreniciyi (tipik olarak karar ağaçlarını) birleştiren degrade artırmadır. Gradyan artırma, her yeni modeli önceki modellerin yaptığı kalan hatalara uydurarak çalışır ve her yinelemede hatayı kademeli olarak azaltır.
Topluluk öğrenme, sınıflandırma, regresyon ve anormallik tespiti de dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenimi uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Çoklu modellerin çeşitliliğinden yararlanarak, topluluk yöntemleri genellikle bireysel modellerden daha iyi genelleme ve sağlamlık elde edebilir.
Topluluk öğrenimi, tahmin performansını artırmak için birden fazla modeli birleştirmeyi içeren, makine öğreniminde güçlü bir tekniktir. Topluluk yöntemleri, farklı modellerin güçlü yönlerinden yararlanarak ve bireysel zayıflıklarını azaltarak, çeşitli uygulamalarda daha yüksek doğruluk ve sağlamlık elde edebilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Konuşma metni
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
- TensorBoard nedir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin
Daha fazla soru ve cevap:
- Alan: Yapay Zeka
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi (sertifikasyon programına git)
- Ders: Giriş (ilgili derse git)
- Konu: Makine öğrenimi nedir (ilgili konuya git)