Q：
アンサンブル学習の主な利点は何ですか？
A：Ensemble学習には、機械学習プロジェクトにとってさまざまな利点があります。 これらの多くは、比較的単純なノードを多数使用して入力と出力の結果を集約することに関連しています。
たとえば、アンサンブル学習は、プロジェクトマネージャーがバイアスと分散の両方に対処するのに役立ちます。分散は収束が困難な散在した結果を表し、バイアスは必要な結果をターゲットにする際のキャリブレーションまたはエラーを表します。
これらのソリューションのそれぞれがどのように機能するかについて、長く複雑な数学的分析があり、ブースティングやバギングなどのさまざまなプラクティスがありますが、個人的に機械学習に関与していない人にとっては、アンサンブル学習は基本的に分散化をもたらすことを理解するのに十分かもしれません結果を改善し、精度を確保するのに役立つ機械学習へのコンセンサスベースのアプローチ。 アンサンブル学習は、全体像を分析するための入力ポイントの重要な「クラウドソーシング」と考えてください。 ある意味では、これが機械学習のすべてであり、AdaBoostまたは関連システムはアンサンブル学習アプローチを通じてこれを行います。 この概念を基本に要約するもう1つの方法は、「2つの頭は1つより優れている」という古いスローガンを考え、調達または管理の分散化がより正確な結果を導き出す方法を考えることです。
アンサンブル学習の1つの例は、ランダムフォレストアプローチです。 ランダムフォレストでは、意思決定ツリーのグループにいくつかの重複する資料があり、いくつかのユニークな結果がブレンドされて数学的および系統的な結果の目標を達成します。 これは、ニューラルネットワークやその他のシステムでより良い機械学習をサポートするために、アンサンブル学習が実際にどのように機能するかの例です。 基本的な意味では、データは「マージ」され、分散型の発信元の方が強力です。
