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Quali sono alcuni dei principali vantaggi dell'apprendimento d'insieme?
UN:L'apprendimento degli ensemble presenta vari vantaggi per i progetti di machine learning. Molti di questi sono legati all'uso di un gran numero di nodi relativamente semplici per aggregare alcuni input e risultati di output.
Ad esempio, l'apprendimento dell'ensemble può aiutare i project manager a gestire sia la distorsione che la varianza: la varianza che rappresenta risultati sparsi che sono difficili da convergere e la distorsione che rappresenta errori di calibrazione o errori nel prendere di mira i risultati necessari.
Esiste una lunga e complessa analisi matematica sul funzionamento di ciascuna di queste soluzioni, insieme a varie pratiche come il potenziamento e l'inserimento di tag, ma per coloro che non sono coinvolti personalmente nell'apprendimento automatico, potrebbe essere sufficiente capire che l'apprendimento d'insieme porta sostanzialmente a un approccio decentralizzato, approccio all'apprendimento automatico basato sul consenso che aiuta a perfezionare i risultati e garantire precisione. Pensa all'apprendimento dell'ensemble come al "crowdsourcing" essenziale dei punti di input per elaborare un'analisi generale. In un certo senso, questo è l'apprendimento automatico e AdaBoost o i sistemi correlati lo fanno attraverso un approccio di apprendimento d'insieme. Un altro modo per ridurre questo concetto alle sue basi è quello di pensare al vecchio slogan: "due teste sono meglio di una" e pensare a come l'approvvigionamento decentralizzato o il controllo aiutano a ottenere risultati più precisi.
Un esempio di apprendimento dell'ensemble è un approccio casuale alla foresta. In una foresta casuale, un gruppo di alberi decisionali ha del materiale sovrapposto e alcuni risultati unici che si fondono insieme per raggiungere un obiettivo con esito matematico e metodico. Questo è un esempio di come l'apprendimento d'insieme funziona praticamente per supportare un migliore apprendimento automatico nelle reti neurali e in altri sistemi. In un certo senso, i dati "si fondono" ed è più forte per le sue origini decentralizzate.
