การเรียนรู้การผสม: เทคนิคสำหรับการรวมหลายแบบจำลองในวิทยาการคอมพิวเตอร์
Medleying เป็นเทคนิคที่ใช้ในวิทยาการคอมพิวเตอร์และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อรวมโมเดลหรืออัลกอริทึมหลายตัวให้เป็นโมเดลเดียว เป้าหมายของการผสมคือการใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแบบจำลองหลายแบบเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ
มีหลายวิธีในการสร้างแบบจำลองผสม รวมถึง:
1 การเรียนรู้ทั้งมวล: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการรวมการคาดการณ์ของแบบจำลองหลาย ๆ แบบเพื่อทำการทำนายขั้นสุดท้าย ตัวอย่างเช่น สามารถฝึกอบรมชุดต้นไม้การตัดสินใจเพื่อทำนายขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่กำหนดได้
2 การซ้อนโมเดล: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลหนึ่งเพื่อทำการคาดการณ์ จากนั้นใช้การคาดการณ์เหล่านั้นเป็นอินพุตไปยังโมเดลอื่น ตัวอย่างเช่น แบบจำลองอาจได้รับการฝึกฝนให้ทำนายคลาสของรูปภาพที่กำหนด จากนั้นการทำนายนั้นจะถูกใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้าสู่โมเดลที่สองที่ปรับแต่งการจัดหมวดหมู่
3 โมเดลไฮบริด: เป็นการผสมผสานจุดแข็งของหลายโมเดลให้เป็นโมเดลเดียว ตัวอย่างเช่น โมเดลไฮบริดอาจใช้การผสมผสานระหว่างแผนผังการตัดสินใจและโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อทำการคาดการณ์
4 เมตาเลิร์นนิง: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อเรียนรู้วิธีรวมการคาดการณ์ของโมเดลอื่น ๆ ตัวอย่างเช่น เมตาโมเดลอาจถูกฝึกให้ทำนายคลาสของรูปภาพที่กำหนดโดยการรวมการทำนายของโมเดลอื่นๆ หลายๆ โมเดล การผสมอาจมีประโยชน์ในการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การจำแนกภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และระบบการแนะนำ นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสถานการณ์ที่ข้อมูลมีสัญญาณรบกวนหรือไม่สมดุล
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
