K:
Melyek az együttes tanulásának fő előnyei?
A:Az együttesek tanulásának számos előnye van a gépi tanulási projektek számára. Ezek közül sok nagyszámú, viszonylag egyszerű csomópont használatával kapcsolatos néhány bemeneti és kimeneti eredmény összesítéséhez.
Például az együttes tanulás segíthet a projektmenedzsereknek mind az torzításokkal, mind a varianciákkal szemben - a szóródott eredményeket reprezentáló variancia, amelyeket nehezen lehet konvergálni, és a hibákat, amelyek téves kalibrálást vagy hibát jelentenek a szükséges eredmények megcélzásánál.
Hosszú és magában foglaló matematikai elemzést végeznek ezeknek a megoldásoknak a működéséről, különféle gyakorlatokkal, mint például a növelés és a csomagolás, de azok számára, akik nem személyesen vesznek részt a gépi tanulásban, elegendő lehet annak megértése, hogy az együttes tanulása alapvetően decentralizált, a gépi tanulás konszenzuson alapuló megközelítése, amely elősegíti az eredmények finomítását és a pontosság biztosítását. Gondolj az együttes tanulására, mint a bemeneti pontok alapvető „tömegszerzésére” annak érdekében, hogy nagyszerű elemzést készítsen. Bizonyos értelemben erről szól a gépi tanulás, és az AdaBoost vagy a hozzá kapcsolódó rendszerek ezt együttes tanulási megközelítésen keresztül végzik. Egy másik módja ennek a koncepciónak az alapjaira való forgatása, ha gondolkodunk a régi szlogenről: „A két fej jobb, mint az egyik”, és gondolkodjunk azon, hogy a beszerzés vagy az ellenőrzés decentralizálása hogyan segít pontosabb eredmények elérésében.
Az együttesek tanulásának egyik példája a véletlenszerű erdő megközelítés. Egy véletlenszerű erdőben a döntési fák egy csoportja átfedő anyaggal rendelkezik, és néhány egyedi eredményt összekever, hogy összekapcsolják a matematikai és módszertani cél elérését. Ez egy példa arra, hogy az együttes tanulás gyakorlatilag működik, hogy támogassa a jobb gépi tanulást az idegi hálózatokban és más rendszerekben. Alapvetõ értelemben az adatok „egyesülnek”, és decentralizált származása szempontjából erõsebb.
