P:
Quins són alguns dels principals avantatges de l’aprenentatge de grups?
R:Ensemble learning ofereix diversos avantatges en projectes d'aprenentatge automàtic. Moltes d’aquestes estan relacionades amb l’ús d’un gran nombre de nodes relativament simples per agrupar algunes entrades i resultats de sortida.
Per exemple, l’aprenentatge d’ensembles pot ajudar els gestors de projectes a afrontar tant el biaix com la variància: la diferència que representa resultats dispersos difícils de convergir i el biaix que representa una desajustació o un error en l’orientació dels resultats necessaris.
Hi ha una anàlisi matemàtica llarga i implicada de com funciona cadascuna d’aquestes solucions, juntament amb diverses pràctiques com l’acceleració i l’envasat, però per a aquells que no participen personalment en l’aprenentatge automàtic, pot ser suficient per entendre que l’aprenentatge d’ensemble aporta bàsicament una descentralització, Enfocament basat en consensos sobre l'aprenentatge automàtic que ajuda a perfeccionar els resultats i a garantir la precisió. Penseu en l'aprenentatge de conjunts com el "crowdsourcing" essencial dels punts d'introducció per tal de fer una anàlisi general. En cert sentit, això és el que es tracta de l'aprenentatge automàtic i AdaBoost o sistemes relacionats ho fan mitjançant un enfocament d'aprenentatge conjunt. Una altra manera de reduir aquest concepte bàsic és pensar en l’antic eslògan: “dos caps són millors que un” i pensar en com l’abastiment o el control descentralitzadors ajuda a obtenir resultats més precisos.
Un exemple d’aprenentatge d’ensemblees és un plantejament forestal aleatori. En un bosc aleatori, un grup d’arbres de decisió té algun material que s’encavalca i alguns resultats únics que es combinen per aconseguir un objectiu amb un resultat matemàtic i metòdic. Aquest és un exemple de com l’aprenentatge de grups funciona pràcticament per donar suport a un millor aprenentatge automàtic en xarxes neuronals i altres sistemes. En un sentit bàsic, les dades “es fonen” i són més forts pels seus orígens descentralitzats.
