Ensemble learning သည် စနစ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစုလိုက် သင်ယူခြင်း၏ နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံ အယူအဆမှာ မော်ဒယ်များစွာ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ထွက်ပေါ်လာသော မော်ဒယ်သည် မကြာခဏ ပါဝင်သော မော်ဒယ်လ်တစ်ဦးချင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ထက် သာလွန်နိုင်သည် ။
အစုလိုက် သင်ယူခြင်းအတွက် မတူညီသော ချဉ်းကပ်နည်းများစွာ ရှိသည် bootstrap ပေါင်းစည်းခြင်းအတွက် အတိုကောက်ဖြစ်သော အိတ်ထည့်ခြင်းတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ မတူညီသော အစုအဝေးများတွင် တူညီသောပုံစံများစွာကို လေ့ကျင့်ပေးကာ ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေါင်းစည်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် အလွန်အကျုံးဝင်မှုကို လျှော့ချရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ တည်ငြိမ်မှုနှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင် မြှင့်တင်ခြင်းသည် မော်ဒယ်များ၏ အစီအစဥ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ပြီး နောက်ဆက်တွဲမော်ဒယ်တစ်ခုစီသည် ယခင်မော်ဒယ်များက အမျိုးအစားခွဲခြားထားသော နမူနာများအပေါ် အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ၏ အလေးချိန်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ချိန်ညှိခြင်းဖြင့်၊ မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် အားနည်းသောအမျိုးအစားခွဲထွက်မှု စီးရီးများမှ ခိုင်မာသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
ကျပန်းသစ်တောများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များစွာကို ပေါင်းစပ်ရန် အိတ်ထည့်ခြင်းကို အသုံးပြုသည့် ရေပန်းစားသောအစုလိုက်အပြုံလိုက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သစ်ပင်တစ်ပင်စီသည် အင်္ဂါရပ်များ၏ ကျပန်းအခွဲတစ်ခုပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားပြီး သစ်ပင်အားလုံး၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် နောက်ဆုံးခန့်မှန်းခြင်းကို ပြုလုပ်သည်။ ကျပန်းသစ်တောများသည် ၎င်းတို့၏ မြင့်မားသောတိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုလွန်ကဲမှုအတွက် လူသိများသည်။
နောက်ထပ် အသုံးများသော အစုလိုက် သင်ယူမှုနည်းစနစ်မှာ အားနည်းသော သင်ယူသူအများအပြားကို ပေါင်းစပ်ကာ ပုံမှန်အားဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ ပေါင်းစပ်ကာ ခိုင်မာသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်အသစ်တစ်ခုစီကို ယခင်မော်ဒယ်များက ပြုလုပ်ထားသည့် ကျန်နေသော အမှားများနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် ပြုပြင်ခြင်းဖြင့် gradient boosting လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အမှားအယွင်းများကို ဖြည်းဖြည်းချင်း လျှော့ချခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
Ensemble learning ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း နှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ရှာဖွေခြင်းအပါအဝင် စက်သင်ယူခြင်းအပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခဲ့သည်။ မော်ဒယ်များစွာ၏ ကွဲပြားမှုကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အစုလိုက်နည်းလမ်းများသည် တစ်ဦးချင်းမော်ဒယ်များထက် ယေဘုယျအားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ကြံ့ခိုင်မှုကို မကြာခဏ ရရှိနိုင်သည်။
Ensemble learning သည် ခန့်မှန်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ပါဝင်သည့် စက်သင်ယူမှုတွင် အစွမ်းထက်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ အားသာချက်များကို အသုံးချကာ ၎င်းတို့၏ တစ်ဦးချင်း အားနည်းချက်များကို လျှော့ချခြင်းဖြင့်၊ အစုလိုက်နည်းလမ်းများသည် အမျိုးမျိုးသော အပလီကေးရှင်းများတွင် ပိုမိုတိကျမှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကို ရရှိနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- မိန့်ခွန်းမှစာသား
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
- TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
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။)