पहनावा सीखने के कुछ मुख्य लाभ क्या हैं?

प्रश्न:

पहनावा सीखने के कुछ मुख्य लाभ क्या हैं?

मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए एन्सेम्बल लर्निंग के विभिन्न लाभ हैं। इनमें से कई इनपुट और आउटपुट परिणामों को एकत्र करने के लिए बड़ी संख्या में अपेक्षाकृत सरल नोड्स का उपयोग करने से संबंधित हैं।

उदाहरण के लिए, कलाकारों की टुकड़ी सीखने में परियोजना प्रबंधकों को पूर्वाग्रह और विचरण दोनों से निपटने में मदद कर सकती है - विचरण बिखरे हुए परिणामों का प्रतिनिधित्व करती है जो कि जुटाना मुश्किल होता है, और आवश्यक परिणामों को लक्षित करने में मिसकैरेज या त्रुटि का प्रतिनिधित्व करने वाले पूर्वाग्रह।

बूस्टिंग और बैगिंग जैसी विभिन्न प्रथाओं के साथ इन समाधानों में से प्रत्येक कैसे काम करता है, इसका लंबा और शामिल गणितीय विश्लेषण है, लेकिन उन लोगों के लिए जो व्यक्तिगत रूप से मशीन लर्निंग में शामिल नहीं हैं, यह समझने के लिए पर्याप्त हो सकता है कि पहनावा सीखना मूल रूप से एक विकेन्द्रीकृत लाता है, मशीन सीखने के लिए आम सहमति-आधारित दृष्टिकोण जो परिणामों को परिष्कृत करने और परिशुद्धता सुनिश्चित करने में मदद करता है। एक बड़ी तस्वीर विश्लेषण के साथ आने के लिए इनपुट के बिंदुओं के आवश्यक "क्राउडसोर्सिंग" के रूप में सीखने को सुनिश्चित करने के बारे में सोचें। एक अर्थ में, यह वही है जो मशीन लर्निंग सभी के बारे में है, और AdaBoost या संबंधित सिस्टम एक पहनावा सीखने के दृष्टिकोण के माध्यम से ऐसा करते हैं। इस अवधारणा को अपनी मूल बातों में उबालने का एक और तरीका यह है कि पुराने नारे के बारे में सोचना चाहिए: "दो सिर एक से बेहतर हैं" और इस बारे में सोचें कि कैसे विकेंद्रीकृत सोर्सिंग या नियंत्रण अधिक सटीक परिणामों के साथ आने में मदद करता है।

पहनावा सीखने का एक उदाहरण एक यादृच्छिक वन दृष्टिकोण है। एक यादृच्छिक जंगल में, निर्णय वृक्षों के एक समूह में कुछ अतिव्यापी सामग्री होती है, और कुछ अद्वितीय परिणाम जो एक साथ गणितीय और व्यवस्थित परिणाम के साथ एक लक्ष्य प्राप्त करने के लिए मिश्रित होते हैं। यह इस बात का एक उदाहरण है कि तंत्रिका नेटवर्क और अन्य प्रणालियों में बेहतर मशीन सीखने का समर्थन करने के लिए कैसे पहनावा सीखना व्यावहारिक रूप से काम करता है। एक बुनियादी अर्थ में, डेटा "विलीन हो जाता है" और इसके विकेंद्रीकृत मूल के लिए मजबूत है।