П:
Које су основне предности ансамбла?
О:Ансамблино учење има различите предности за пројекте машинског учења. Многи од њих су повезани са коришћењем великог броја релативно једноставних чворова за агрегирање неких улаза и резултата.
На пример, учење ансамбла може помоћи руководиоцима пројеката да се баве и пристраности и варијанцом - варијанцом која представља распршене резултате које је тешко конвергирати, и пристраности које представљају погрешно калибрацију или грешку у циљању потребних резултата.
Дуго је и укључена математичка анализа како свако од ових решења делује, заједно са разним праксама као што су потицање и паковање, али за оне који нису лично укључени у машинско учење, можда ће бити довољно да схвате да целокупно учење у основи доноси децентрализовано, приступ машинском учењу заснован на консензусу који помаже да се побољшају резултати и обезбеди прецизност. Замислите учење ансамбла као суштински „гужве“ улазних тачака како бисте дошли до анализе велике слике. У извесном смислу, то је оно што се односи на машинско учење, а АдаБоост или сродни системи то раде кроз приступ целокупном учењу. Други начин да се овај концепт сведе на његове основе јесте размишљање о старом слогану: „две главе су боље од једне“ и размишљање о томе како децентрализација извора или контроле помаже да се добију прецизнији резултати.
Један пример учења ансамбла је случајни шумски приступ. У насумичној шуми, група стабала са одлукама има нешто преклапајућег материјала и неке јединствене резултате који се спајају да би се постигао циљ са математичким и методичким исходом. Ово је пример како ансамблино учење практично делује како би се подржало боље машинско учење у неуронским мрежама и другим системима. У основном смислу подаци се „спајају“ и јачи су због свог децентрализованог порекла.
