సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇది బహుళ మోడల్లను కలపడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. బహుళ బలహీన అభ్యాసకులను కలపడం ద్వారా ఏదైనా వ్యక్తిగత మోడల్ కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరిచే బలమైన అభ్యాసకుడిని సృష్టించగలదనే ఆలోచనను ఇది ప్రభావితం చేస్తుంది. ప్రిడిక్టివ్ ఖచ్చితత్వం, దృఢత్వం మరియు సాధారణీకరణను మెరుగుపరచడానికి ఈ విధానం వివిధ యంత్ర అభ్యాస పనులలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
అనేక రకాల సమిష్టి అభ్యాస పద్ధతులు ఉన్నాయి, రెండు ప్రధాన వర్గాలు బ్యాగింగ్ మరియు బూస్టింగ్. బ్యాగింగ్, బూట్స్ట్రాప్ అగ్రిగేటింగ్కు సంక్షిప్తమైనది, శిక్షణ డేటాలోని విభిన్న ఉపసమితులలో ఒకే బేస్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్కు సంబంధించిన అనేక సందర్భాల్లో శిక్షణనిస్తుంది. అన్ని వ్యక్తిగత నమూనాల అంచనాలను సమగ్రపరచడం ద్వారా తుది అంచనా నిర్ణయించబడుతుంది. రాండమ్ ఫారెస్ట్ అనేది బ్యాగింగ్ను ఉపయోగించే ఒక ప్రసిద్ధ అల్గారిథమ్, ఇక్కడ బహుళ నిర్ణయాత్మక ట్రీలు డేటాలోని వివిధ ఉపసమితులపై శిక్షణ పొందుతాయి మరియు అన్ని చెట్ల అంచనాలను సగటున అంచనా వేయడం ద్వారా తుది అంచనా వేయబడుతుంది.
బూస్టింగ్, మరోవైపు, ప్రతి తదుపరి మోడల్ మునుపటి వాటి ద్వారా చేసిన లోపాలను సరిచేసే మోడల్ల శ్రేణికి శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా పని చేస్తుంది. గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అనేది ఒక ప్రసిద్ధ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం, ఇది చెట్లను వరుసగా నిర్మిస్తుంది, ప్రతి చెట్టు మునుపటి లోపాలపై దృష్టి పెడుతుంది. ఈ బలహీన అభ్యాసకులను కలపడం ద్వారా, తుది మోడల్ ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించగల బలమైన అభ్యాసకుడిగా మారుతుంది.
మరొక ప్రసిద్ధ సమిష్టి సాంకేతికత స్టాకింగ్, ఇది వారి అంచనాలపై మెటా-మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా బహుళ బేస్ మోడల్లను మిళితం చేస్తుంది. బేస్ మోడల్లు వ్యక్తిగత అంచనాలను తయారు చేస్తాయి మరియు తుది అవుట్పుట్ చేయడానికి ఈ అంచనాలను ఉత్తమంగా ఎలా కలపాలో మెటా-మోడల్ నేర్చుకుంటుంది. డేటాలో ఉన్న విభిన్న నమూనాలను క్యాప్చర్ చేయడంలో స్టాకింగ్ ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది మరియు వ్యక్తిగత నమూనాలను ఉపయోగించడంతో పోలిస్తే మెరుగైన పనితీరుకు దారి తీస్తుంది.
సమిష్టి అభ్యాసాన్ని అడాబూస్ట్, ఎక్స్జిబిబూస్ట్, లైట్జిబిఎమ్ మరియు క్యాట్బూస్ట్ వంటి వివిధ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి అమలు చేయవచ్చు, ఒక్కొక్కటి దాని స్వంత బలాలు మరియు లక్షణాలతో ఉంటాయి. ఈ అల్గారిథమ్లు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు ఫైనాన్షియల్ ఫోర్కాస్టింగ్తో సహా వివిధ డొమైన్లలో విజయవంతంగా వర్తింపజేయబడ్డాయి, వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల్లో సమిష్టి పద్ధతుల యొక్క బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి.
సమిష్టి అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతికత, ఇది ప్రిడిక్టివ్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి బహుళ నమూనాల సామూహిక మేధస్సును ప్రభావితం చేస్తుంది. విభిన్న నమూనాలను కలపడం ద్వారా, సమిష్టి పద్ధతులు వ్యక్తిగత నమూనా బలహీనతలను తగ్గించగలవు మరియు మొత్తం ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను మెరుగుపరుస్తాయి, వాటిని మెషిన్ లెర్నింగ్ టూల్బాక్స్లో విలువైన సాధనంగా మారుస్తాయి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- 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?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే 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