차례:
정의-앙상블 학습이란 무엇입니까?
앙상블 학습은 머신 러닝 및 기타 분야에서 알고리즘과 도구를 사용하여 단일 학습 방법보다 여러 방법이 더 효과적인 협업 전체를 형성합니다. 유연성과 향상된 결과를 위해 다양한 유형의 연구에서 앙상블 학습을 사용할 수 있습니다.
Techopedia는 앙상블 학습을 설명합니다
다양한 앙상블 학습 도구를 교육하여 다양한 결과를 얻을 수 있습니다. 개별 알고리즘은 서로의 위에 쌓이거나 하나의 시스템에 대한 여러 방법을 평가하는 "모델 버킷"방법에 의존 할 수 있습니다. 경우에 따라 여러 데이터 세트가 집계 및 결합됩니다. 예를 들어, 지리적 리서치 프로그램은 지리적 공간에서 아이템의 유병률을 평가하기 위해 여러 방법을 사용할 수 있습니다. 이 유형의 연구와 관련된 문제 중 하나는 다양한 모델이 독립적이며 데이터 조합이 실용적이고 특정 시나리오에서 작동하는지 확인하는 것입니다.
앙상블 학습 방법은 다양한 유형의 통계 소프트웨어 패키지에 포함됩니다. 일부 전문가들은 앙상블 학습을 데이터 집계의 "crowdsourcing"으로 설명합니다.
