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परिभाषा - बैगिंग का क्या अर्थ है?
"बैजिंग" या बूटस्ट्रैप एकत्रीकरण एक विशिष्ट प्रकार की मशीन सीखने की प्रक्रिया है जो मशीन सीखने के मॉडल को विकसित करने के लिए पहनावा सीखने का उपयोग करता है। 1990 के दशक में, यह तकनीक प्रशिक्षण सेटों के विशिष्ट समूहों का उपयोग करती है जहां विभिन्न प्रशिक्षण सेटों के बीच कुछ टिप्पणियों को दोहराया जा सकता है।
टेकोपेडिया बैगिंग की व्याख्या करता है
मॉडल के लिए बेहतर फिटिंग बनाने के लिए मशीन सीखने में बैगिंग के विचार का बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है। विचार यह है कि यदि आप कई स्वतंत्र मशीन सीखने की इकाइयाँ लेते हैं, तो वे सामूहिक रूप से एक इकाई से बेहतर कार्य कर सकते हैं जिसमें अधिक संसाधन होंगे।
वास्तव में यह वर्णन करने के लिए कि यह कैसे काम करता है, व्यक्तिगत मस्तिष्क के रूप में बैगिंग प्रक्रिया के प्रत्येक भाग के बारे में सोचें। बैगिंग के बिना, मशीन सीखने में एक समस्या पर काम करने वाला वास्तव में स्मार्ट मस्तिष्क शामिल होगा। बैगिंग के साथ, प्रक्रिया में कई "कमजोर दिमाग" या कम मजबूत दिमाग होते हैं जो एक परियोजना पर सहयोग करते हैं। उनमें से प्रत्येक के पास अपनी सोच का डोमेन है, और उनमें से कुछ डोमेन ओवरलैप हैं। जब आप अंतिम परिणाम को एक साथ रखते हैं, तो यह बहुत अधिक विकसित होता है, यह सिर्फ एक "मस्तिष्क" के साथ होता है।
एक बहुत ही वास्तविक अर्थ में, बैगिंग के दर्शन को एक बहुत पुराने स्वयंसिद्ध द्वारा वर्णित किया जा सकता है जो काफी कुछ वर्षों से प्रौद्योगिकी का पूर्वानुमान लगाता है: "दो सिर एक से बेहतर हैं।" बैगिंग में, 10 या 20 या 50 सिर एक से बेहतर होते हैं, क्योंकि परिणाम पूरी तरह से लिए जाते हैं और एक बेहतर परिणाम में एकत्रित होते हैं। बैगिंग एक ऐसी तकनीक है जो इंजीनियरों को मशीन सीखने में "ओवरफिटिंग" की घटना से लड़ने में मदद कर सकती है, जहां सिस्टम डेटा या उद्देश्य को फिट नहीं करता है।
