Topluluk öğrenmesi, birden fazla modeli birleştirerek bir modelin performansını artırmayı amaçlayan bir makine öğrenme tekniğidir. Birden fazla zayıf öğrenciyi birleştirmenin, herhangi bir bireysel modelden daha iyi performans gösteren güçlü bir öğrenci oluşturabileceği fikrinden yararlanır. Bu yaklaşım, tahmin doğruluğunu, sağlamlığı ve genelleştirilebilirliği geliştirmek için çeşitli makine öğrenimi görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
İki ana kategori torbalama ve güçlendirme olmak üzere çeşitli topluluk öğrenme yöntemleri vardır. Önyükleme toplamanın kısaltması olan torbalama, eğitim verilerinin farklı alt kümeleri üzerinde aynı temel öğrenme algoritmasının birden fazla örneğinin eğitilmesini içerir. Nihai tahmin daha sonra tüm bireysel modellerin tahminlerinin toplanmasıyla belirlenir. Rastgele Orman, birden fazla karar ağacının verilerin farklı alt kümeleri üzerinde eğitildiği ve son tahminin tüm ağaçların tahminlerinin ortalaması alınarak yapıldığı torbalamayı kullanan popüler bir algoritmadır.
Öte yandan güçlendirme, her bir sonraki modelin önceki modellerin yaptığı hataları düzelttiği bir dizi modeli eğiterek çalışır. Gradient Boosting, her ağacın bir öncekinin hatalarına odaklandığı sırayla ağaçlar oluşturan, iyi bilinen bir yükseltme algoritmasıdır. Bu zayıf öğrenenleri birleştirerek nihai model, doğru tahminler yapabilen güçlü bir öğrenen haline gelir.
Bir diğer popüler topluluk tekniği, tahminleri üzerine bir meta model eğiterek birden fazla temel modeli birleştiren İstifleme'dir. Temel modeller bireysel tahminler yapar ve meta model, nihai çıktıyı elde etmek için bu tahminleri en iyi şekilde nasıl birleştireceğini öğrenir. Yığınlama, verilerde mevcut olan çeşitli kalıpların yakalanmasında etkilidir ve bireysel modellerin kullanılmasıyla karşılaştırıldığında performansın artmasına yol açabilir.
Topluluk öğrenimi, AdaBoost, XGBoost, LightGBM ve CatBoost gibi her birinin kendine has güçlü yönleri ve özellikleri olan çeşitli algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bu algoritmalar, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve finansal tahmin dahil olmak üzere çeşitli alanlarda başarıyla uygulanmış olup, gerçek dünya uygulamalarında topluluk yöntemlerinin çok yönlülüğünü ve etkinliğini ortaya koymaktadır.
Topluluk öğrenimi, tahmine dayalı performansı artırmak için birden fazla modelin kolektif zekasından yararlanan, makine öğreniminde güçlü bir tekniktir. Topluluk yöntemleri, çeşitli modelleri birleştirerek bireysel model zayıflıklarını azaltabilir ve genel doğruluğu ve sağlamlığı geliştirebilir, bu da onları makine öğrenimi araç kutusunda değerli bir araç haline getirebilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- 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?
- Ensamble öğrenme nedir?
- 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?
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)