O aprendizado conjunto é uma técnica de aprendizado de máquina que envolve a combinação de vários modelos para melhorar o desempenho geral e o poder preditivo do sistema. A ideia básica por trás da aprendizagem em conjunto é que, ao agregar as previsões de vários modelos, o modelo resultante pode muitas vezes superar qualquer um dos modelos individuais envolvidos.
Existem várias abordagens diferentes para a aprendizagem em conjunto, sendo duas das mais comuns o bagging e o boosting. Bagging, abreviação de agregação de bootstrap, envolve o treinamento de múltiplas instâncias do mesmo modelo em diferentes subconjuntos de dados de treinamento e, em seguida, a combinação de suas previsões. Isso ajuda a reduzir o overfitting e a melhorar a estabilidade e a precisão do modelo.
O Boosting, por outro lado, funciona treinando uma sequência de modelos, onde cada modelo subsequente foca nos exemplos que foram classificados incorretamente pelos modelos anteriores. Ao ajustar iterativamente os pesos dos exemplos de treinamento, o boosting pode criar um classificador forte a partir de uma série de classificadores fracos.
Florestas aleatórias são um método popular de aprendizado de conjunto que usa ensacamento para combinar múltiplas árvores de decisão. Cada árvore é treinada em um subconjunto aleatório de recursos e a previsão final é feita calculando a média das previsões de todas as árvores. As florestas aleatórias são conhecidas por sua alta precisão e robustez ao overfitting.
Outra técnica comum de aprendizagem em conjunto é o gradiente boosting, que combina vários alunos fracos, normalmente árvores de decisão, para criar um modelo preditivo forte. O aumento de gradiente funciona ajustando cada novo modelo aos erros residuais cometidos pelos modelos anteriores, reduzindo gradualmente o erro a cada iteração.
O aprendizado conjunto tem sido amplamente utilizado em vários aplicativos de aprendizado de máquina, incluindo classificação, regressão e detecção de anomalias. Ao aproveitar a diversidade de vários modelos, os métodos de conjunto podem muitas vezes alcançar melhor generalização e robustez do que os modelos individuais.
O aprendizado conjunto é uma técnica poderosa de aprendizado de máquina que envolve a combinação de vários modelos para melhorar o desempenho preditivo. Ao aproveitar os pontos fortes de diferentes modelos e reduzir os seus pontos fracos individuais, os métodos de conjunto podem alcançar maior precisão e robustez em diversas aplicações.
Outras perguntas e respostas recentes sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Texto para fala
- Quais são as limitações em trabalhar com grandes conjuntos de dados em aprendizado de máquina?
- O aprendizado de máquina pode prestar alguma assistência dialógica?
- O que é o playground do TensorFlow?
- O que realmente significa um conjunto de dados maior?
- Quais são alguns exemplos de hiperparâmetros do algoritmo?
- E se um algoritmo de aprendizado de máquina escolhido não for adequado e como podemos ter certeza de selecionar o correto?
- Um modelo de aprendizado de máquina precisa de supervisão durante seu treinamento?
- Quais são os principais parâmetros usados em algoritmos baseados em redes neurais?
- O que é TensorBoard?
Veja mais perguntas e respostas em EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning