Sekatyön hallitseminen: tekniikoita useiden mallien yhdistämiseen tietojenkäsittelytieteessä

Medleying on tietojenkäsittelytieteessä ja data-analyysissä käytetty tekniikka useiden mallien tai algoritmien yhdistämiseksi yhdeksi malliksi. Sekailun tavoitteena on hyödyntää useiden mallien vahvuuksia järjestelmän yleisen suorituskyvyn parantamiseksi.

On olemassa useita tapoja sekoittaa malleja, mukaan lukien:

1. Ensemble learning: Tämä sisältää useiden mallien ennusteiden yhdistämisen lopullisen ennusteen tekemiseksi. Esimerkiksi joukko päätöspuita voidaan kouluttaa tekemään lopullinen ennuste tietystä tietojoukosta.
2. Mallin pinoaminen: Tämä sisältää yhden mallin koulutuksen ennusteiden tekemiseen ja näiden ennusteiden käyttämisen syötteenä toiseen malliin. Malli voidaan esimerkiksi kouluttaa ennustamaan tietyn kuvan luokka, ja sitten tätä ennustetta käytetään syötteenä toiselle mallille, joka tarkentaa luokitusta.
3. Hybridimallit: Tämä tarkoittaa useiden mallien vahvuuksien yhdistämistä yhdeksi malliksi. Esimerkiksi hybridimalli voi käyttää päätöspuiden ja hermoverkkojen yhdistelmää ennusteiden tekemiseen.
4. Meta-oppiminen: Tämä sisältää mallin koulutuksen, jotta opitaan yhdistämään muiden mallien ennusteet. Esimerkiksi metamalli voidaan opettaa ennustamaan tietyn kuvan luokkaa yhdistämällä useiden muiden mallien ennusteet. Sekailu voi olla hyödyllistä useissa sovelluksissa, kuten kuvien luokittelussa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja suositusjärjestelmissä. Sitä voidaan käyttää myös parantamaan koneoppimismallien suorituskykyä tilanteissa, joissa data on meluisaa tai epätasapainoista.