Ensemble Learning to zaawansowana technika uczenia maszynowego, która wykorzystuje moc wielu algorytmów lub modeli uczenia się w celu poprawy ogólnej wydajności, dokładności i stabilności systemu predykcyjnego. Zasadniczo metody zespołowe łączą wyniki poszczególnych modeli (określanych jako uczniowie bazowi), tworząc pojedynczy, solidniejszy i niezawodny model predykcyjny. Podstawowa zasada uczenia się zespołowego opiera się na koncepcji „Mądrości tłumu”, która zakłada, że zbiorowe decyzje podejmowane w drodze połączenia wiedzy i doświadczenia wielu osób z większym prawdopodobieństwem przyniosą dokładne wyniki niż przewidywania dokonywane przez pojedynczych aktorów.
Różne badania badawcze i zastosowania w świecie rzeczywistym w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wykazały skuteczność technik uczenia zespołowego w poprawianiu dokładności przewidywań dla szerokiego zakresu zadań, w tym problemów związanych z klasyfikacją, regresją i rankingiem. Niektóre znaczące zalety uczenia się zespołowego obejmują jego zdolność do łagodzenia nadmiernego dopasowania, przeciwdziałania stronniczości modelu, zwiększania możliwości uogólniania oraz zwiększania stabilności i odporności na błędy. Co więcej, metody zespołowe są wysoce skalowalne i można je łatwo łączyć równolegle w celu wydajnego wykonywania obliczeń na dużych zbiorach danych lub złożonych zadaniach.
Istnieje kilka technik uczenia się zespołowego, każda z nich ma inną charakterystykę i zastosowanie. Niektóre z popularnych metod obejmują pakowanie, wzmacnianie i układanie w stosy. Bagging (agregacja Bootstrap) ma na celu zmniejszenie wariancji estymatora poprzez uśrednienie przewidywań wielu niezależnie przeszkolonych modeli. Każdy podstawowy uczeń jest szkolony na losowym podzbiorze danych, generowanym przez próbkowanie z zastępowaniem z oryginalnego zbioru danych. Metoda ta jest szczególnie przydatna do ograniczania nadmiernego dopasowania w modelach o dużej wariancji i niskim obciążeniu, takich jak drzewa decyzyjne.
Z drugiej strony wzmacnianie ma na celu poprawę wyników w zakresie przewidywania słabych uczniów poprzez iteracyjne dodawanie nowych modeli do zespołu, przy czym każdy nowy dodatek skupia się na korygowaniu błędów popełnionych przez poprzednich uczniów. Popularna technika wzmacniania zwana AdaBoost przypisuje wyższe wagi błędnie sklasyfikowanym przystankom szkoleniowym, zmuszając kolejnych uczniów do skupienia się na tych trudniejszych do zaklasyfikowania przypadkach. Ostateczną prognozę uzyskuje się poprzez głosowanie większością ważoną, gdzie głos każdego podstawowego ucznia jest ważony na podstawie jego wyników w danych szkoleniowych.
Stacking to kolejna technika uczenia się zespołowego, która polega na szkoleniu wielu podstawowych uczniów, a następnie wykorzystaniu ich wyników jako danych wejściowych do nowego modelu, znanego jako metamodel lub metauczeń. Ta druga warstwa uczenia się skutecznie łączy przewidywania podstawowych uczniów, tworząc końcowy wynik, potencjalnie wychwytując złożone wzorce i relacje w danych, które mogą zostać pominięte w poszczególnych modelach.
Ensemble Learning zostało z powodzeniem zastosowane w wielu rzeczywistych scenariuszach w celu zwiększenia dokładności i niezawodności przewidywań. Na przykład metody zespołowe są szeroko stosowane w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego w celu usprawnienia analizy tonacji, klasyfikacji dokumentów i rozpoznawania nazwanych jednostek. Techniki te są również powszechnie stosowane w zadaniach związanych z widzeniem komputerowym, takich jak wykrywanie obiektów, segmentacja obrazu i etykietowanie semantyczne, a także w zastosowaniach takich jak systemy rekomendacji, wykrywanie oszustw, a nawet przewidywanie rynku akcji.
Platforma no-code AppMaster, potężne narzędzie do tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych, wykorzystuje techniki uczenia zespołowego, aby zwiększyć możliwości uczenia maszynowego i zapewnić użytkownikom dokładniejsze i bardziej niezawodne przewidywania. Wykorzystując postępy w uczeniu zespołowym, AppMaster zapewnia organizacjom możliwość wykorzystania mocy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w bardziej efektywny i opłacalny sposób, znacznie poprawiając szybkość i skalowalność tworzenia aplikacji w szerokim zakresie przypadków użycia.
Podsumowując, Ensemble Learning jest istotnym elementem krajobrazu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, dzięki możliwości łączenia wielu algorytmów lub modeli uczenia się w celu poprawy wydajności, dokładności i stabilności przewidywania. Wykorzystując odpowiednio techniki pakowania, wzmacniania, układania w stosy lub inne techniki zespołowe, programiści i badacze danych mogą budować solidniejsze i niezawodne systemy uczenia maszynowego, aby rozwiązywać złożone problemy występujące w świecie rzeczywistym ze większą pewnością i wydajnością.
