Topluluk Öğrenme, bir tahmin sisteminin genel performansını, doğruluğunu ve kararlılığını iyileştirmek için birden fazla öğrenme algoritmasının veya modelinin gücünden yararlanan gelişmiş bir makine öğrenme tekniğidir. Esasında topluluk yöntemleri, tek, daha sağlam ve güvenilir bir tahmin modeli oluşturmak için bireysel modellerin (temel öğrenenler olarak adlandırılan) çıktılarını birleştirir. Toplu öğrenmenin altında yatan prensip, birden fazla bireyin bilgi ve uzmanlığını bir araya getirerek alınan kolektif kararların, tek aktörler tarafından yapılan tahminlerden daha doğru sonuçlar verme olasılığının daha yüksek olduğunu öne süren 'Kalabalığın Bilgeliği' kavramına dayanmaktadır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki çeşitli araştırma çalışmaları ve gerçek dünya uygulamaları, topluluk öğrenme tekniklerinin sınıflandırma, regresyon ve sıralama sorunları dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için tahminlerin doğruluğunu artırmadaki etkinliğini göstermiştir. Topluluk öğreniminin bazı dikkate değer avantajları arasında aşırı uyumu azaltma, model önyargısını ortadan kaldırma, genelleme yeteneklerini geliştirme ve kararlılığı ve hata toleransını artırma yeteneği yer alır. Ayrıca, topluluk yöntemleri oldukça ölçeklenebilirdir ve büyük ölçekli veri kümeleri veya karmaşık görevler üzerinde verimli hesaplama için kolayca paralelleştirilebilir.
Her biri farklı özelliklere ve uygulamalara sahip çeşitli topluluk öğrenme teknikleri vardır. Popüler yöntemlerden bazıları Torbalama, Yükseltme ve İstiflemeyi içerir. Bagging (Bootstrap Aggregating), bağımsız olarak eğitilmiş birden fazla modelin tahminlerinin ortalamasını alarak bir tahmincinin varyansını azaltmayı amaçlar. Her temel öğrenci, orijinal veri kümesinden değiştirilerek örnekleme yoluyla oluşturulan verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde eğitilir. Bu yöntem özellikle karar ağaçları gibi yüksek varyanslı, düşük sapmalı modellerde aşırı uyumu azaltmak için kullanışlıdır.
Öte yandan Boosting, topluluğa yeni modeller ekleyerek zayıf öğrenenlerin tahmin performansını iyileştirmeyi amaçlıyor; her yeni ekleme, önceki öğrenenlerin yaptığı hataları düzeltmeye odaklanıyor. AdaBoost adı verilen yaygın bir güçlendirme tekniği, yanlış sınıflandırılan eğitim örneklerine daha yüksek ağırlıklar vererek sonraki öğrencileri sınıflandırılması daha zor olan örneklere odaklanmaya zorlar. Nihai tahmin, ağırlıklı çoğunluk oyu yoluyla elde edilir; burada her temel öğrencinin oyunu, eğitim verilerindeki performansına göre ağırlıklandırılır.
Yığınlama, birden fazla temel öğrenicinin eğitilmesini ve daha sonra bunların çıktılarının meta-model veya meta-öğrenici olarak bilinen yeni bir modele girdi olarak kullanılmasını içeren başka bir topluluk öğrenme tekniğidir. Bu ikinci öğrenme katmanı, nihai çıktıyı üretmek için temel öğrenicilerin tahminlerini etkili bir şekilde birleştirir ve verilerdeki bireysel modellerin gözden kaçırabileceği karmaşık kalıpları ve ilişkileri potansiyel olarak yakalar.
Topluluk Öğrenme, tahmin doğruluğunu ve sağlamlığını artırmak için çok sayıda gerçek dünya senaryosunda başarıyla uygulanmıştır. Örneğin, topluluk yöntemleri, gelişmiş duygu analizi, belge sınıflandırması ve adlandırılmış varlık tanıma için doğal dil işleme alanında yaygın olarak uygulanmıştır. Bu teknikler aynı zamanda nesne tespiti, görüntü bölümleme ve anlamsal etiketleme gibi bilgisayarlı görme görevlerinin yanı sıra öneri sistemleri, sahtekarlık tespiti ve hatta borsa tahmini gibi uygulamalarda da yaygın olarak kullanılmaktadır.
Arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmaya yönelik güçlü bir araç olan AppMaster no-code platform, makine öğrenimi yeteneklerini geliştirmek ve kullanıcılarına daha doğru ve güvenilir tahminler sağlamak için topluluk öğrenme tekniklerini içerir. AppMaster, topluluk öğrenimindeki ilerlemelerden yararlanarak kuruluşların yapay zeka ve makine öğreniminin gücünden daha verimli ve uygun maliyetli bir şekilde yararlanabilmesini sağlar ve geniş bir kullanım senaryosu yelpazesinde uygulama geliştirmenin hızını ve ölçeklenebilirliğini önemli ölçüde artırır.
Özetlemek gerekirse, Ensemble Learning, gelişmiş tahmin performansı, doğruluk ve kararlılık için birden fazla öğrenme algoritmasını veya modelini birleştirme yeteneği sayesinde yapay zeka ve makine öğrenimi ortamında önemli bir bileşendir. Geliştiriciler ve veri bilimcileri, Bagging, Boosting, Stacking veya diğer birleştirme tekniklerini uygun şekilde kullanarak, daha fazla güven ve verimlilikle karmaşık gerçek dünya sorunlarının üstesinden gelmek için daha sağlam ve güvenilir makine öğrenimi sistemleri oluşturabilirler.
