یادگیری گروهی یک تکنیک یادگیری ماشینی است که هدف آن بهبود عملکرد یک مدل با ترکیب چندین مدل است. از این ایده استفاده میکند که ترکیب چند یادگیرنده ضعیف میتواند یک یادگیرنده قوی ایجاد کند که عملکرد بهتری نسبت به هر مدل فردی دارد. این رویکرد به طور گسترده در وظایف مختلف یادگیری ماشین برای افزایش دقت پیشبینی، استحکام و قابلیت تعمیم استفاده میشود.
انواع مختلفی از روشهای یادگیری گروهی وجود دارد که دو دسته اصلی کیسهبندی و تقویتی هستند. Bagging که مخفف bootstrap aggregation است، شامل آموزش چندین نمونه از الگوریتم یادگیری پایه یکسان در زیر مجموعه های مختلف داده های آموزشی است. سپس پیشبینی نهایی با جمعآوری پیشبینیهای همه مدلها تعیین میشود. Random Forest یک الگوریتم محبوب است که از کیسهبندی استفاده میکند، که در آن درختهای تصمیمگیری متعدد بر روی زیر مجموعههای مختلف دادهها آموزش داده میشوند و پیشبینی نهایی با میانگینگیری پیشبینیهای همه درختان انجام میشود.
از سوی دیگر، Boosting با آموزش دنبالهای از مدلها کار میکند که در آن هر مدل بعدی، خطاهای قبلی را تصحیح میکند. Gradient Boosting یک الگوریتم تقویت شناخته شده است که درخت ها را به صورت متوالی می سازد و هر درخت بر روی خطاهای درخت قبلی تمرکز می کند. با ترکیب این یادگیرندگان ضعیف، مدل نهایی به یک یادگیرنده قوی تبدیل می شود که قادر به پیش بینی دقیق است.
یکی دیگر از تکنیکهای محبوب گروه، Stacking است که چندین مدل پایه را با آموزش یک متا مدل بر روی پیشبینیهای آنها ترکیب میکند. مدلهای پایه پیشبینیهای فردی را انجام میدهند و متا مدل یاد میگیرد که چگونه این پیشبینیها را به بهترین شکل ترکیب کند تا خروجی نهایی را ایجاد کند. انباشتهسازی در ثبت الگوهای متنوع موجود در دادهها مؤثر است و میتواند منجر به بهبود عملکرد در مقایسه با استفاده از مدلهای فردی شود.
یادگیری گروهی را می توان با استفاده از الگوریتم های مختلفی مانند AdaBoost، XGBoost، LightGBM و CatBoost پیاده سازی کرد که هر کدام نقاط قوت و ویژگی های خاص خود را دارند. این الگوریتمها با موفقیت در حوزههای مختلف از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیشبینی مالی استفاده شدهاند که تطبیق پذیری و اثربخشی روشهای مجموعه را در کاربردهای دنیای واقعی نشان میدهد.
یادگیری گروهی یک تکنیک قدرتمند در یادگیری ماشینی است که از هوش جمعی چندین مدل برای بهبود عملکرد پیشبینی استفاده میکند. با ترکیب مدلهای متنوع، روشهای مجموعه میتوانند ضعفهای مدلهای فردی را کاهش دهند و دقت و استحکام کلی را افزایش دهند و آنها را به ابزاری ارزشمند در جعبه ابزار یادگیری ماشین تبدیل کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید