Hva er ensamble learning?
Ensemblelæring er en maskinlæringsteknikk som innebærer å kombinere flere modeller for å forbedre den generelle ytelsen og prediktive kraften til systemet. Den grunnleggende ideen bak ensemblelæring er at ved å aggregere spådommene til flere modeller, kan den resulterende modellen ofte utkonkurrere enhver av de individuelle modellene som er involvert. Det er flere forskjellige tilnærminger
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Hva er ensemblelæring?
Ensemblelæring er en maskinlæringsteknikk som tar sikte på å forbedre ytelsen til en modell ved å kombinere flere modeller. Det utnytter ideen om at kombinasjon av flere svake elever kan skape en sterk elev som presterer bedre enn noen individuell modell. Denne tilnærmingen er mye brukt i forskjellige maskinlæringsoppgaver for å forbedre prediktiv nøyaktighet,