Pembelajaran ensemble adalah teknik pembelajaran mesin yang melibatkan penggabungan beberapa model untuk meningkatkan kinerja keseluruhan dan kekuatan prediktif sistem. Ide dasar di balik pembelajaran ansambel adalah dengan menggabungkan prediksi beberapa model, model yang dihasilkan sering kali dapat mengungguli model individual mana pun yang terlibat.
Ada beberapa pendekatan berbeda dalam pembelajaran ansambel, dengan dua pendekatan yang paling umum adalah bagging dan boosting. Bagging, kependekan dari bootstrap aggregating, melibatkan pelatihan beberapa instance dari model yang sama pada subset data pelatihan yang berbeda dan kemudian menggabungkan prediksinya. Hal ini membantu mengurangi overfitting dan meningkatkan stabilitas dan akurasi model.
Boosting, di sisi lain, bekerja dengan melatih serangkaian model, di mana setiap model berikutnya berfokus pada contoh-contoh yang salah diklasifikasikan oleh model sebelumnya. Dengan menyesuaikan bobot contoh pelatihan secara berulang, peningkatan dapat membuat pengklasifikasi yang kuat dari serangkaian pengklasifikasi yang lemah.
Hutan acak adalah metode pembelajaran ansambel populer yang menggunakan bagging untuk menggabungkan beberapa pohon keputusan. Setiap pohon dilatih berdasarkan subset fitur secara acak dan prediksi akhir dibuat dengan merata-ratakan prediksi semua pohon. Hutan acak dikenal karena akurasi dan ketahanannya yang tinggi terhadap overfitting.
Teknik pembelajaran ansambel umum lainnya adalah peningkatan gradien, yang menggabungkan beberapa pembelajar lemah, biasanya pohon keputusan, untuk menciptakan model prediktif yang kuat. Peningkatan gradien dilakukan dengan menyesuaikan setiap model baru dengan kesalahan sisa yang dibuat oleh model sebelumnya, dan secara bertahap mengurangi kesalahan pada setiap iterasi.
Pembelajaran ensemble telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi pembelajaran mesin, termasuk klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali. Dengan memanfaatkan keragaman beberapa model, metode ansambel seringkali dapat mencapai generalisasi dan ketahanan yang lebih baik dibandingkan model individual.
Pembelajaran ensemble adalah teknik canggih dalam pembelajaran mesin yang melibatkan penggabungan beberapa model untuk meningkatkan kinerja prediktif. Dengan memanfaatkan kekuatan model yang berbeda dan mengurangi kelemahan masing-masing model, metode ansambel dapat mencapai akurasi dan ketahanan yang lebih tinggi dalam berbagai aplikasi.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Teks pidato
- 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?
- 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?
- Apa itu TensorBoard?
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)