Ensemble Learning là một kỹ thuật học máy tiên tiến tận dụng sức mạnh của nhiều thuật toán hoặc mô hình học tập để cải thiện hiệu suất, độ chính xác và độ ổn định tổng thể của hệ thống dự đoán. Về bản chất, các phương pháp tập hợp kết hợp đầu ra của các mô hình riêng lẻ (được gọi là người học cơ sở) để tạo thành một mô hình dự đoán duy nhất, mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Nguyên tắc cơ bản của học tập tập thể dựa trên khái niệm 'Trí tuệ của đám đông', trong đó thừa nhận rằng các quyết định tập thể được đưa ra bằng cách tổng hợp kiến thức và chuyên môn của nhiều cá nhân có nhiều khả năng mang lại kết quả chính xác hơn so với dự đoán của các tác nhân đơn lẻ.
Các nghiên cứu khác nhau và ứng dụng trong thế giới thực trong lĩnh vực AI và học máy đã chứng minh tính hiệu quả của các kỹ thuật học tập tổng hợp trong việc cải thiện độ chính xác của dự đoán cho một loạt nhiệm vụ, bao gồm các vấn đề phân loại, hồi quy và xếp hạng. Một số ưu điểm đáng chú ý của học tập tổng hợp bao gồm khả năng giảm thiểu việc trang bị quá mức, chống lại sự thiên vị của mô hình, nâng cao khả năng khái quát hóa cũng như tăng tính ổn định và khả năng chịu lỗi. Hơn nữa, các phương pháp tập hợp có khả năng mở rộng cao và có thể dễ dàng song song hóa để tính toán hiệu quả trên các tập dữ liệu quy mô lớn hoặc các tác vụ phức tạp.
Có một số kỹ thuật học tập tổng hợp, mỗi kỹ thuật có những đặc điểm và ứng dụng riêng biệt. Một số phương pháp phổ biến bao gồm Đóng bao, Tăng tốc và Xếp chồng. Đóng bao (Tổng hợp Bootstrap) nhằm mục đích giảm phương sai của công cụ ước tính bằng cách lấy trung bình các dự đoán của nhiều mô hình được đào tạo độc lập. Mỗi người học cơ sở được đào tạo trên một tập hợp con dữ liệu ngẫu nhiên, được tạo bằng cách lấy mẫu và thay thế từ tập dữ liệu gốc. Phương pháp này đặc biệt hữu ích để giảm việc trang bị quá mức trong các mô hình có phương sai cao, độ lệch thấp, chẳng hạn như cây quyết định.
Mặt khác, Boosting tìm cách cải thiện hiệu suất dự đoán của những người học yếu bằng cách liên tục thêm các mô hình mới vào tập hợp, với mỗi lần bổ sung mới tập trung vào việc sửa các lỗi của những người học trước đó. Một kỹ thuật tăng cường phổ biến có tên là AdaBoost gán trọng số cao hơn cho các trường hợp đào tạo bị phân loại sai, buộc những người học tiếp theo phải tập trung vào những trường hợp khó phân loại hơn. Dự đoán cuối cùng có được thông qua bỏ phiếu đa số có trọng số, trong đó phiếu bầu của mỗi người học cơ sở được tính theo hiệu suất của nó trên dữ liệu huấn luyện.
Xếp chồng là một kỹ thuật học tập tổng hợp khác bao gồm việc đào tạo nhiều người học cơ sở và sau đó sử dụng đầu ra của họ làm đầu vào cho một mô hình mới, được gọi là siêu mô hình hoặc siêu người học. Lớp học thứ hai này kết hợp một cách hiệu quả các dự đoán của người học cơ sở để tạo ra kết quả cuối cùng, có khả năng nắm bắt các mô hình và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu mà các mô hình riêng lẻ có thể bỏ lỡ.
Ensemble Learning đã được áp dụng thành công trong nhiều tình huống thực tế để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của dự đoán. Ví dụ, các phương pháp tập hợp đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cải thiện khả năng phân tích tình cảm, phân loại tài liệu và nhận dạng thực thể được đặt tên. Những kỹ thuật này cũng thường được sử dụng trong các nhiệm vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và ghi nhãn ngữ nghĩa, cũng như trong các ứng dụng như hệ thống khuyến nghị, phát hiện gian lận và thậm chí cả dự đoán thị trường chứng khoán.
Nền tảng no-code AppMaster, một công cụ mạnh mẽ để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động, kết hợp các kỹ thuật học tập tổng hợp để nâng cao khả năng học máy và cung cấp các dự đoán chính xác và đáng tin cậy hơn cho người dùng. Bằng cách tận dụng những tiến bộ trong học tập tổng hợp, AppMaster đảm bảo rằng các tổ chức có thể khai thác sức mạnh của AI và học máy theo cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn, cải thiện đáng kể tốc độ và khả năng mở rộng phát triển ứng dụng trong nhiều trường hợp sử dụng.
Tóm lại, Ensemble Learning là một thành phần thiết yếu trong bối cảnh AI và machine learning, nhờ khả năng kết hợp nhiều thuật toán hoặc mô hình học tập để cải thiện hiệu suất dự đoán, độ chính xác và độ ổn định. Bằng cách sử dụng Bagging, Boosting, Stacking hoặc các kỹ thuật tổng hợp khác nếu thích hợp, các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu có thể xây dựng các hệ thống máy học mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực với độ tin cậy và hiệu quả cao hơn.
