Pembelajaran ensemble adalah teknik pembelajaran mesin yang bertujuan untuk meningkatkan performa suatu model dengan menggabungkan beberapa model. Hal ini memanfaatkan gagasan bahwa menggabungkan beberapa pembelajar yang lemah dapat menciptakan pembelajar yang kuat dan berkinerja lebih baik daripada model individual mana pun. Pendekatan ini banyak digunakan dalam berbagai tugas pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi prediksi, ketahanan, dan kemampuan generalisasi.
Ada beberapa jenis metode pembelajaran ansambel, dengan dua kategori utama yaitu bagging dan boosting. Bagging, kependekan dari bootstrap aggregating, melibatkan pelatihan beberapa contoh algoritma pembelajaran dasar yang sama pada subset data pelatihan yang berbeda. Prediksi akhir kemudian ditentukan dengan menggabungkan prediksi semua model individual. Random Forest adalah algoritme populer yang menggunakan bagging, di mana beberapa pohon keputusan dilatih pada subkumpulan data yang berbeda, dan prediksi akhir dibuat dengan merata-ratakan prediksi semua pohon.
Boosting, di sisi lain, bekerja dengan melatih serangkaian model di mana setiap model berikutnya memperbaiki kesalahan yang dibuat oleh model sebelumnya. Gradient Boosting adalah algoritme peningkatan terkenal yang membangun pohon secara berurutan, dengan setiap pohon berfokus pada kesalahan pohon sebelumnya. Dengan menggabungkan pembelajar lemah ini, model akhir menjadi pembelajar kuat yang mampu membuat prediksi akurat.
Teknik ansambel populer lainnya adalah Penumpukan, yang menggabungkan beberapa model dasar dengan melatih model meta berdasarkan prediksinya. Model dasar membuat prediksi individual, dan model meta mempelajari cara terbaik menggabungkan prediksi ini untuk menghasilkan keluaran akhir. Penumpukan efektif dalam menangkap beragam pola yang ada dalam data dan dapat menghasilkan peningkatan performa dibandingkan dengan menggunakan model individual.
Pembelajaran ensemble dapat diimplementasikan dengan menggunakan berbagai algoritma seperti AdaBoost, XGBoost, LightGBM, dan CatBoost yang masing-masing memiliki kekuatan dan karakteristik tersendiri. Algoritme ini telah berhasil diterapkan di berbagai bidang, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan perkiraan keuangan, yang menunjukkan keserbagunaan dan efektivitas metode ansambel dalam aplikasi dunia nyata.
Pembelajaran ansambel adalah teknik canggih dalam pembelajaran mesin yang memanfaatkan kecerdasan kolektif berbagai model untuk meningkatkan kinerja prediktif. Dengan menggabungkan beragam model, metode ansambel dapat mengurangi kelemahan masing-masing model dan meningkatkan akurasi dan ketahanan secara keseluruhan, menjadikannya alat yang berharga dalam perangkat pembelajaran mesin.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: Pengantar (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Apa itu pembelajaran mesin (pergi ke topik terkait)