Taula de continguts:
Definició: què significa Bagging?
El "bagging" o agregació de bootstrap és un tipus específic de procés d'aprenentatge automàtic que utilitza l'aprenentatge de conjunt per evolucionar models d'aprenentatge de màquines. Pionera als anys noranta, aquesta tècnica utilitza grups específics de conjunts d'entrenament on es poden repetir algunes observacions entre diferents conjunts d'entrenament.
Techopedia explica Bagging
La idea d’embalatge s’ha utilitzat àmpliament en l’aprenentatge de màquines per crear un millor ajustament per a models. La idea és que si adopteu diverses unitats d’aprenentatge automàtic independents, poden funcionar col·lectivament millor que una unitat que tindria més recursos.
Per il·lustrar realment com funciona, penseu en cada part del procés d’embalatge com un cervell individual. Sense embalatge, l’aprenentatge automàtic consistiria en un cervell realment intel·ligent que treballés sobre un problema. Amb l’envasament, el procés consisteix en molts “cervells febles” o cervells menys forts que col·laboren en un projecte. Cadascun té el seu domini de pensament i alguns d'aquests dominis es solapen. Quan uniu el resultat final, és molt més evolucionat del que seria amb un sol cervell.
En un sentit molt real, la filosofia d’envasat es pot descriure per un axioma molt antic que precedeix la tecnologia durant uns quants anys: “dos caps són millors que un”. A l’envasat, 10 o 20 o 50 caps són millors que un, perquè els resultats es prenen del tot i s’agreguen en un resultat millor. L'ensacat és una tècnica que pot ajudar els enginyers a combatre el fenomen de la "sobrecompliment" en l'aprenentatge automàtic on el sistema no s'ajusta a les dades ni a la finalitat.
