What Is Ensemble Learning: एन्सेम्बल लर्निंग क्या है?, जानें एन्सेम्बल लर्निंग मेथड

Safalta Experts Published by: Nikesh Kumar Updated Mon, 27 Dec 2021 06:50 PM IST

एन्सेम्बल लर्निंग वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा कई मॉडल, जैसे क्लासिफायर या विशेषज्ञ, एक विशेष कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस समस्या को हल करने के लिए रणनीतिक रूप से उत्पन्न और संयुक्त होते हैं। एन्सेम्बल लर्निंग का उपयोग मुख्य रूप से एक मॉडल के प्रदर्शन (वर्गीकरण, भविष्यवाणी, फ़ंक्शन सन्निकटन, आदि) में सुधार करने के लिए किया जाता है, या किसी गरीब के दुर्भाग्यपूर्ण चयन की संभावना को कम करता है। पहनावा सीखने के अन्य अनुप्रयोगों में मॉडल द्वारा किए गए निर्णय के लिए एक विश्वास प्रदान करना, इष्टतम (या इष्टतम के निकट) सुविधाओं का चयन करना, डेटा फ्यूजन, वृद्धिशील शिक्षा, गैर-स्थिर शिक्षा और त्रुटि-सुधार शामिल हैं। यह लेख पहनावा सीखने के वर्गीकरण से संबंधित अनुप्रयोगों पर केंद्रित है, हालांकि, नीचे वर्णित सभी सिद्धांत विचारों को आसानी से कार्य सन्निकटन या भविष्यवाणी प्रकार की समस्याओं के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या होती है, जानें इनके प्रकार और उपयोग

एन्सेम्बल लर्निंग कैसे काम करता है?

मान लें कि आप एक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना चाहते हैं जो पिछले वर्षों से आपके द्वारा एकत्र किए गए ऐतिहासिक डेटा के आधार पर आपकी कंपनी के लिए इन्वेंट्री स्टॉक ऑर्डर की भविष्यवाणी करता है। आप एक अलग एल्गोरिदम का उपयोग करके ट्रेन चार मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करते हैं: रैखिक प्रतिगमन, समर्थन वेक्टर मशीन, एक प्रतिगमन निर्णय वृक्ष, और एक बुनियादी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क।

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लेकिन बहुत अधिक बदलाव और कॉन्फ़िगरेशन के बाद भी, उनमें से कोई भी आपकी वांछित 95 प्रतिशत भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त नहीं करता है। इन मशीन लर्निंग मॉडल को "कमजोर शिक्षार्थी" कहा जाता है क्योंकि वे वांछित स्तर तक अभिसरण करने में विफल होते हैं।
 
एन्सेम्बल मेथड-

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