การเรียนรู้ทั้งมวล

Ensemble Learning เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่ใช้ประโยชน์จากพลังของอัลกอริทึมหรือแบบจำลองการเรียนรู้ที่หลากหลาย เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม ความแม่นยำ และความเสถียรของระบบการทำนาย โดยพื้นฐานแล้ว วิธีการทั้งมวลจะรวมผลลัพธ์ของแต่ละแบบจำลอง (เรียกว่าผู้เรียนพื้นฐาน) เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายแบบเดี่ยวที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากขึ้น หลักการพื้นฐานของการเรียนรู้แบบวงดนตรีตั้งอยู่บนแนวคิด 'ภูมิปัญญาของฝูงชน' ซึ่งวางตัวว่าการตัดสินใจร่วมกันที่ทำโดยการรวบรวมความรู้และความเชี่ยวชาญของบุคคลหลายคนมีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากกว่าการคาดการณ์ที่ทำโดยนักแสดงคนเดียว

การศึกษาวิจัยต่างๆ และการใช้งานจริงในโดเมน AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของเทคนิคการเรียนรู้แบบรวมกลุ่มในการปรับปรุงความแม่นยำของการทำนายสำหรับงานต่างๆ รวมถึงการจำแนกประเภท การถดถอย และปัญหาการจัดอันดับ ข้อดีที่โดดเด่นบางประการของการเรียนรู้แบบ Ensemble ได้แก่ ความสามารถในการบรรเทาการโอเวอร์ฟิต ต่อต้านอคติของโมเดล เพิ่มความสามารถในการสรุปทั่วไป และเพิ่มความเสถียรและความทนทานต่อข้อผิดพลาด นอกจากนี้ วิธีการทั้งมวลยังสามารถปรับขยายได้สูงและสามารถขนานกันได้อย่างง่ายดายเพื่อการคำนวณที่มีประสิทธิภาพบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรืองานที่ซับซ้อน

มีเทคนิคการเรียนรู้แบบ Ensemble หลายประการ แต่ละเทคนิคมีลักษณะเฉพาะและการประยุกต์ที่แตกต่างกัน วิธีการยอดนิยมบางวิธี ได้แก่ การบรรจุถุง การเร่ง และการวางซ้อน การบรรจุถุง (Bootstrap Aggregating) มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความแปรปรวนของตัวประมาณโดยการหาค่าเฉลี่ยการคาดการณ์ของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอย่างอิสระหลายตัว ผู้เรียนพื้นฐานแต่ละคนจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลย่อยแบบสุ่ม ซึ่งสร้างขึ้นโดยการสุ่มตัวอย่างโดยแทนที่จากชุดข้อมูลดั้งเดิม วิธีการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการลดการติดตั้งมากเกินไปในแบบจำลองที่มีความแปรปรวนสูงและมีอคติต่ำ เช่น แผนผังการตัดสินใจ

ในทางกลับกัน การส่งเสริมพยายามที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายของผู้เรียนที่อ่อนแอโดยการเพิ่มโมเดลใหม่ซ้ำๆ เข้ากับกลุ่ม โดยการเพิ่มใหม่แต่ละครั้งจะมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขข้อผิดพลาดของผู้เรียนคนก่อน เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วไปที่เรียกว่า AdaBoost จะกำหนดน้ำหนักที่สูงกว่าให้กับอินสแตนซ์การฝึกอบรมที่จัดประเภทไม่ถูกต้อง บังคับให้ผู้เรียนรุ่นต่อๆ มามุ่งเน้นไปที่อินสแตนซ์ที่จัดประเภทยากกว่าเหล่านั้น การทำนายขั้นสุดท้ายจะได้มาจากคะแนนเสียงข้างมากแบบถ่วงน้ำหนัก โดยคะแนนเสียงของผู้เรียนแต่ละฐานจะถ่วงน้ำหนักด้วยผลการปฏิบัติงานในข้อมูลการฝึกอบรม

การซ้อนเป็นอีกเทคนิคการเรียนรู้ทั้งมวลที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมผู้เรียนพื้นฐานหลายราย จากนั้นใช้ผลลัพธ์เป็นอินพุตไปยังโมเดลใหม่ที่เรียกว่าเมตาโมเดลหรือเมตาเลิร์นเนอร์ การเรียนรู้ชั้นที่สองนี้จะรวมการคาดการณ์ของผู้เรียนพื้นฐานเข้าด้วยกันอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อสร้างผลลัพธ์สุดท้าย ซึ่งอาจจับรูปแบบที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่แต่ละโมเดลอาจพลาดไป

การเรียนรู้แบบ Ensemble ถูกนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จในสถานการณ์จริงมากมาย เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความทนทานในการทำนาย ตัวอย่างเช่น วิธีการทั้งมวลถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อการวิเคราะห์ความรู้สึก การจำแนกเอกสาร และการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อที่ดีขึ้น เทคนิคเหล่านี้ยังใช้กันทั่วไปในงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เช่น การตรวจจับวัตถุ การแบ่งส่วนรูปภาพ และการติดฉลากความหมาย รวมถึงในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ระบบแนะนำ การตรวจจับการฉ้อโกง และแม้แต่การคาดการณ์ตลาดหุ้น

แพลตฟอร์ม AppMaster no-code ซึ่งเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือ ได้รวมเอาเทคนิคการเรียนรู้แบบ Ensemble เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง และให้การคาดการณ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้นแก่ผู้ใช้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในการเรียนรู้แบบกลุ่ม AppMaster ช่วยให้มั่นใจได้ว่าองค์กรต่างๆ จะสามารถควบคุมพลังของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มต้นทุนมากขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและความสามารถในการปรับขนาดของการพัฒนาแอปพลิเคชันในกรณีการใช้งานที่หลากหลายได้อย่างมาก

โดยสรุป การเรียนรู้แบบ Ensemble เป็นองค์ประกอบสำคัญในแวดวง AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากความสามารถในการรวมอัลกอริธึมหรือแบบจำลองการเรียนรู้ที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำนาย ความแม่นยำ และความเสถียร ด้วยการใช้ Bagging, Boosting, Stacking หรือเทคนิคอื่นๆ ตามความเหมาะสม นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น เพื่อจัดการกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่ซับซ้อนด้วยความมั่นใจและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น