Овладавање мешањем: Технике комбиновања више модела у рачунарским наукама

Комбиновање је техника која се користи у рачунарству и анализи података за комбиновање више модела или алгоритама у један модел. Циљ мешања је да се искористе предности више модела како би се побољшале укупне перформансе система.ӕӕПостоји неколико начина за мешање модела, укључујући:ӕӕ1. Учење ансамбла: Ово укључује комбиновање предвиђања више модела да би се направило коначно предвиђање. На пример, ансамбл стабала одлучивања може бити обучен да направи коначно предвиђање о датом скупу података.ӕ2. Слагање модела: Ово укључује обуку једног модела да прави предвиђања, а затим коришћење тих предвиђања као инпута за други модел. На пример, модел би могао бити обучен да предвиди класу дате слике, а затим се то предвиђање користи као улаз за други модел који прецизира класификацију.ӕ3. Хибридни модели: Ово укључује комбиновање предности више модела у један модел. На пример, хибридни модел може да користи комбинацију стабала одлучивања и неуронских мрежа да би направио предвиђања.ӕ4. Мета-учење: Ово укључује обуку модела да научи како да комбинује предвиђања других модела. На пример, мета-модел би могао да буде обучен да предвиди класу дате слике комбиновањем предвиђања више других модела.ӕӕУмешавање може бити корисно у различитим апликацијама, као што су класификација слика, обрада природног језика и системи препорука. Такође се може користити за побољшање перформанси модела машинског учења у ситуацијама када су подаци бучни или неуравнотежени.