K:
Mitkä ovat ryhmäoppimisen tärkeimmät edut?
V:Ensemble-oppimisella on erilaisia etuja koneoppimisprojekteihin. Monet näistä liittyvät suuren määrän suhteellisen yksinkertaisten solmujen käyttämiseen joidenkin tulojen ja tulosten tulosten yhdistämiseksi.
Esimerkiksi ryhmäoppiminen voi auttaa projektipäälliköitä käsittelemään sekä ennakkoluuloja että varianssia - varianssi, joka edustaa hajautettuja tuloksia, joita on vaikea lähentää, ja bias, joka edustaa väärää kalibrointia tai virhettä kohdistettaessa tarvittavia tuloksia.
Siellä on pitkä ja mukana oleva matemaattinen analyysi siitä, kuinka nämä ratkaisut toimivat, samoin kuin erilaiset käytännöt, kuten vauhdittaminen ja pussittaminen, mutta niille, jotka eivät ole henkilökohtaisesti mukana koneoppimisessa, saattaa olla tarpeeksi ymmärtää, että ryhmäoppiminen tuo pohjimmiltaan hajautetun, konsensukseen perustuva lähestymistapa koneoppimiseen, joka auttaa tarkentamaan tuloksia ja varmistamaan tarkkuuden. Ajattele ryhmäoppimista välttämättömänä panospisteiden ”joukkoistamisena”, jotta pääset laajaanalyysiin. Koneoppimisessa kyse on tietyssä mielessä, ja AdaBoost tai siihen liittyvät järjestelmät tekevät tämän ryhmäoppimislähestymistavan avulla. Toinen tapa kiertää tämä käsite sen perusteisiin on miettiä vanhaa iskulausetta: ”Kaksi päätä on parempi kuin yksi” ja miettiä, miten hankinnan tai hallinnon hajauttaminen auttaa saamaan aikaan tarkempia tuloksia.
Yksi esimerkki ryhmäoppimisesta on satunnainen metsälähestymistapa. Satunnaisessa metsässä päätöksentekopuiden ryhmässä on jonkin verran päällekkäistä materiaalia ja ainutlaatuisia tuloksia, jotka sekoitetaan yhteen tavoitteen saavuttamiseksi matemaattisella ja metodisella lopputuloksella. Tämä on esimerkki siitä, kuinka ryhmäoppiminen käytännössä tukee parempaa koneoppimista hermoverkoissa ja muissa järjestelmissä. Periaatteessa tieto ”sulautuu” ja on vahvempi hajautetun alkuperänsä perusteella.
