アンサンブル学習

著者: Eugene Taylor
作成日: 11 Aug. 2021
更新日: 22 六月 2024
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定義-Ensemble Learningとはどういう意味ですか?

アンサンブル学習とは、機械学習やその他の分野でアルゴリズムとツールを使用して、単一の学習方法よりも複数の方法の方が効果的な共同作業全体を形成することです。アンサンブル学習は、柔軟性と結果の向上のために、多くの異なる種類の研究で使用できます。


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TechopediaはEnsemble Learningについて説明します

多くのアンサンブル学習ツールをトレーニングして、さまざまな結果を生成できます。個々のアルゴリズムは、互いに積み重ねたり、1つのシステムの複数の方法を評価する「モデルのバケット」方法に依存する場合があります。場合によっては、複数のデータセットが集約されて結合されます。たとえば、地理調査プログラムでは、複数の方法を使用して、地理空間内のアイテムの普及率を評価できます。このタイプの研究の問題の1つは、さまざまなモデルが独立していること、およびデータの組み合わせが実用的で特定のシナリオで機能することを確認することです。

アンサンブルの学習方法は、さまざまな種類の統計ソフトウェアパッケージに含まれています。一部の専門家は、アンサンブル学習をデータ集約の「クラウドソーシング」と説明しています。