సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇందులో సిస్టమ్ యొక్క మొత్తం పనితీరు మరియు అంచనా శక్తిని మెరుగుపరచడానికి బహుళ నమూనాలను కలపడం ఉంటుంది. సమిష్టి అభ్యాసం వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక ఆలోచన ఏమిటంటే, బహుళ నమూనాల అంచనాలను సమగ్రపరచడం ద్వారా, ఫలిత నమూనా తరచుగా ప్రమేయం ఉన్న ఏదైనా వ్యక్తిగత నమూనాలను అధిగమించగలదు.
సమిష్టి అభ్యాసానికి అనేక విభిన్న విధానాలు ఉన్నాయి, వాటిలో రెండు అత్యంత సాధారణమైనవి బ్యాగింగ్ మరియు బూస్టింగ్. బ్యాగింగ్, బూట్స్ట్రాప్ అగ్రిగేటింగ్కు సంక్షిప్తమైనది, శిక్షణ డేటాలోని వివిధ ఉపసమితులలో ఒకే మోడల్కు సంబంధించిన బహుళ సందర్భాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు వాటి అంచనాలను కలపడం. ఇది ఓవర్ ఫిట్టింగ్ను తగ్గించడానికి మరియు మోడల్ యొక్క స్థిరత్వం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి సహాయపడుతుంది.
బూస్టింగ్, మరోవైపు, మోడల్ల క్రమాన్ని శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా పని చేస్తుంది, ఇక్కడ ప్రతి తదుపరి మోడల్ మునుపటి మోడల్ల ద్వారా తప్పుగా వర్గీకరించబడిన ఉదాహరణలపై దృష్టి పెడుతుంది. శిక్షణ ఉదాహరణల బరువులను పునరావృతంగా సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా, బూస్టింగ్ బలహీన వర్గీకరణదారుల శ్రేణి నుండి బలమైన వర్గీకరణను సృష్టించగలదు.
యాదృచ్ఛిక అడవులు ఒక ప్రసిద్ధ సమిష్టి అభ్యాస పద్ధతి, ఇది బహుళ నిర్ణయ చెట్లను కలపడానికి బ్యాగింగ్ను ఉపయోగిస్తుంది. ప్రతి చెట్టు లక్షణాల యొక్క యాదృచ్ఛిక ఉపసమితిపై శిక్షణ పొందింది మరియు అన్ని చెట్ల అంచనాల సగటు ద్వారా తుది అంచనా వేయబడుతుంది. యాదృచ్ఛిక అడవులు వాటి అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు ఓవర్ఫిట్టింగ్కు పటిష్టతకు ప్రసిద్ధి చెందాయి.
మరొక సాధారణ సమిష్టి అభ్యాస సాంకేతికత గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్, ఇది బహుళ బలహీన అభ్యాసకులను మిళితం చేస్తుంది, సాధారణంగా నిర్ణయం వృక్షాలు, బలమైన అంచనా నమూనాను రూపొందించడానికి. గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ ప్రతి కొత్త మోడల్ను మునుపటి మోడల్లు చేసిన అవశేష ఎర్రర్లకు అమర్చడం ద్వారా పని చేస్తుంది, ప్రతి పునరావృతంతో క్రమంగా లోపాన్ని తగ్గిస్తుంది.
వర్గీకరణ, తిరోగమనం మరియు అసాధారణ గుర్తింపుతో సహా వివిధ యంత్ర అభ్యాస అనువర్తనాల్లో సమిష్టి అభ్యాసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది. బహుళ నమూనాల వైవిధ్యాన్ని పెంచడం ద్వారా, సమిష్టి పద్ధతులు తరచుగా వ్యక్తిగత నమూనాల కంటే మెరుగైన సాధారణీకరణ మరియు దృఢత్వాన్ని సాధించగలవు.
సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒక శక్తివంతమైన టెక్నిక్, ఇందులో ప్రిడిక్టివ్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి బహుళ నమూనాలను కలపడం ఉంటుంది. విభిన్న నమూనాల బలాలను పెంచడం ద్వారా మరియు వాటి వ్యక్తిగత బలహీనతలను తగ్గించడం ద్వారా, సమిష్టి పద్ధతులు వివిధ అనువర్తనాల్లో అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను సాధించగలవు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- ప్రసంగానికి వచనం
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి