Ensemble learning သည် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အားနည်းသော သင်ယူသူအများအပြားကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် တစ်ဦးချင်းမော်ဒယ်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော ခိုင်မာသော သင်ယူသူကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည်ဟူသော အယူအဆကို လွှမ်းမိုးထားသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတိကျမှု၊ ကြံ့ခိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျဖြစ်နိုင်စွမ်းတို့ကို မြှင့်တင်ရန် ဤချဉ်းကပ်နည်းကို အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။
အစုလိုက်အပြုံလိုက် သင်ယူခြင်းနည်းလမ်း အမျိုးအစားများစွာ ရှိပြီး အဓိက အမျိုးအစား နှစ်ခုမှာ အိတ်ဆွဲခြင်းနှင့် မြှင့်တင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ bootstrap ပေါင်းစည်းခြင်း၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော အိတ်ထည့်ခြင်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ မတူညီသော အစုခွဲများတွင် တူညီသော အခြေခံသင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ ဖြစ်ရပ်များစွာကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ထို့နောက် နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်ကို မော်ဒယ်အားလုံး၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ Random Forest သည် ဒေတာ၏ မတူညီသော အစုခွဲများပေါ်တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များစွာကို သစ်ပင်များကို ထုပ်ပိုးခြင်းအား အသုံးပြုသည့် ရေပန်းစားသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ သစ်ပင်များအားလုံး၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်ကို ပြုလုပ်ပါသည်။
တစ်ဖက်တွင် မြှင့်တင်ခြင်းသည် နောက်ဆက်တွဲမော်ဒယ်တစ်ခုစီမှ ယခင်ပြုလုပ်ခဲ့သော အမှားများကို ပြင်ဆင်ပေးသည့် မော်ဒယ်များ၏ အစီအစဥ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ Gradient Boosting သည် သစ်ပင်များကို စဉ်ဆက်မပြတ်တည်ဆောက်ပေးသည့် လူသိများသော မြှင့်တင်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သစ်ပင်တစ်ပင်စီသည် ယခင်တစ်ခု၏အမှားများကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤအားနည်းသော သင်ယူသူများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ နောက်ဆုံးပုံစံသည် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် ခိုင်မာသော သင်ယူသူ ဖြစ်လာပါသည်။
နောက်ထပ် လူကြိုက်များသော အစုလိုက်နည်းပညာမှာ Stacking ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များကို meta-model တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် အခြေခံမော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ အခြေခံမော်ဒယ်များသည် တစ်ဦးချင်းကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများကို ပြုလုပ်ကြပြီး နောက်ဆုံးထွက်ရှိစေရန် ဤခန့်မှန်းချက်များကို အကောင်းဆုံးပေါင်းစပ်နည်းကို မက်တာမော်ဒယ်က လေ့လာသည်။ Stacking သည် data တွင်ပါရှိသော မတူကွဲပြားသော ပုံစံများကို ဖမ်းယူရာတွင် ထိရောက်မှုရှိပြီး တစ်ဦးချင်း မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေပါသည်။
Ensemble learning သည် AdaBoost၊ XGBoost၊ LightGBM နှင့် CatBoost ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ပြီး တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏အားသာချက်များနှင့် လက္ခဏာများရှိသည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များကို ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် ဘဏ္ဍာရေးခန့်မှန်းချက်အပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အောင်မြင်စွာအသုံးချခဲ့ပြီး၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချမှုတွင် အစုလိုက်အပြုံလိုက်နည်းလမ်းများ၏ စွယ်စုံရနှင့် ထိရောက်မှုကို ပြသထားသည်။
Ensemble learning သည် ခန့်မှန်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာ၏ စုပေါင်းဉာဏ်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုတွင် အစွမ်းထက်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မတူကွဲပြားသော မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ အစုလိုက်နည်းလမ်းများသည် တစ်ဦးချင်း မော်ဒယ် အားနည်းချက်များကို လျော့ပါးစေပြီး အလုံးစုံတိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ ၎င်းတို့ကို machine learning toolbox တွင် တန်ဖိုးရှိသော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: နိဒါန္း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)