


Présenter la définition, les scénarios d'utilisation, les algorithmes et les techniques d'apprentissage d'ensemble
L'apprentissage d'ensemble est une méthode permettant d'atteindre un consensus en intégrant les caractéristiques saillantes de plusieurs modèles. En combinant les prédictions de plusieurs modèles, les cadres d'apprentissage d'ensemble peuvent améliorer la robustesse des prédictions et ainsi réduire les erreurs de prédiction. En intégrant les différents avantages de plusieurs modèles, l'apprentissage d'ensemble peut mieux s'adapter à la distribution et à l'incertitude des données complexes, et améliorer la précision et la robustesse des prédictions.
Pour comprendre simplement, l'apprentissage d'ensemble capture des informations complémentaires provenant de différents modèles.
Dans cet article, examinons quelles situations utiliseraient l'apprentissage d'ensemble, et quels algorithmes et techniques existe-t-il pour l'apprentissage d'ensemble ?
Applications de l'apprentissage d'ensemble
1. Impossible de choisir le meilleur modèle
Différents modèles fonctionnent mieux sur certaines distributions de l'ensemble de données, et l'ensemble de modèles peut se situer entre les trois types de données. des limites de décision plus exigeantes.
2. Excès/insuffisance de données
Lorsqu'une grande quantité de données est disponible, nous pouvons diviser la tâche de classification entre différents classificateurs et les intégrer dans le temps de prédiction, au lieu d'essayer d'utiliser une grande quantité de données. un classificateur. Et dans les cas où l’ensemble de données disponibles est plus petit, une stratégie d’intégration guidée peut être utilisée.
3. Estimation de la confiance
Le cœur du cadre d'ensemble est basé sur la confiance de différentes prédictions de modèles.
4. Complexité élevée du problème
Un seul classificateur peut ne pas être en mesure de générer des limites appropriées. Un ensemble de plusieurs classificateurs linéaires peut générer n'importe quelle limite de décision polynomiale.
5. Fusion d'informations
La raison la plus courante pour laquelle on utilise des modèles d'apprentissage d'ensemble est la fusion d'informations pour améliorer les performances de classification. Autrement dit, utilisez un modèle qui a été formé sur différentes distributions de données appartenant au même ensemble de catégories pendant la période de prédiction pour obtenir des décisions plus robustes.
Algorithmes et techniques d'apprentissage d'ensemble
L'algorithme d'ensemble d'ensachage
est l'une des premières méthodes d'ensemble proposées. Les sous-échantillons sont créés à partir de l'ensemble de données et sont appelés « échantillonnage bootstrap ». En termes simples, des sous-ensembles aléatoires de l'ensemble de données sont créés par remplacement, ce qui signifie que les mêmes points de données peuvent exister dans plusieurs sous-ensembles.
Ces sous-ensembles sont désormais traités comme des ensembles de données indépendants auxquels seront adaptés plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Lors des tests, les prédictions de tous ces modèles formés sur différents sous-ensembles des mêmes données sont prises en compte. Enfin, il existe un mécanisme d'agrégation utilisé pour calculer la prédiction finale.
Des flux de traitement parallèles se produisent dans le mécanisme de Bagging, dont l'objectif principal est de réduire la variance dans les prédictions d'ensemble. , par conséquent, le classificateur d'ensemble sélectionné a généralement une variance élevée et un faible biais.
Par conséquent, le classificateur d'ensemble sélectionné a généralement une variance élevée et un faible biais.
Algorithme d'intégration Boosting
Contrairement à l'algorithme d'intégration Bagging, l'algorithme d'intégration Boosting ne traite pas les données en parallèle, mais traite l'ensemble de données de manière séquentielle. Le premier classificateur prend en compte l’ensemble des données et analyse les prédictions. Les instances qui ne parviennent pas à produire des prédictions correctes sont transmises à un deuxième classificateur. L'ensemble de tous ces classificateurs précédents est ensuite calculé pour effectuer la prédiction finale sur les données de test.
L'objectif principal de l'algorithme Boosting est de réduire les biais dans la prise de décision d'ensemble. Par conséquent, le classificateur sélectionné pour l’ensemble doit généralement avoir une faible variance et un biais élevé, c’est-à-dire un modèle plus simple avec moins de paramètres pouvant être entraînés.
algorithme d'ensemble d'empilage
La sortie de ce modèle d'algorithme est utilisée comme entrée d'un autre classificateur (méta-classificateur), et l'échantillon est finalement prédit. Le but de l'utilisation d'un classificateur à deux couches est de déterminer si les données d'entraînement ont été apprises, aidant ainsi le méta-classificateur à les corriger ou à les améliorer avant de faire la prédiction finale.
Mélange d'experts
Cette méthode entraîne plusieurs classificateurs, puis la sortie est intégrée à l'aide de règles linéaires généralisées. Les pondérations attribuées à ces combinaisons sont en outre déterminées par le « Gating Network », qui est également un modèle pouvant être entraîné, généralement un réseau de neurones.
Vote majoritaire
Le vote majoritaire est l'un des schémas d'intégration les plus anciens et les plus simples de la littérature. Dans cette méthode, un nombre impair de classificateurs contributeurs sont sélectionnés et les prédictions des classificateurs sont calculées pour chaque échantillon. Ensuite, la plupart des classes prédites considérées comme des ensembles sont obtenues à partir du pool de classificateurs.
Cette méthode convient aux problèmes de classification binaire car seuls deux classificateurs candidats peuvent être votés. Cependant, les méthodes basées sur les scores de confiance sont pour l’instant plus fiables.
Règle Max (Règle Max)
La méthode d'ensemble "Règle Max" repose sur la distribution de probabilité générée par chaque classificateur. Cette méthode utilise le concept de « confiance de prédiction » du classificateur, et pour la classe prédite par le classificateur, le score de confiance correspondant est vérifié. Considérez la prédiction du classificateur avec le score de confiance le plus élevé comme la prédiction du cadre d'ensemble.
Moyenne de probabilité
Dans cette technique d'ensemble, les scores de probabilité de plusieurs modèles sont d'abord calculés. Ensuite, les scores de tous les modèles dans toutes les classes de l'ensemble de données sont moyennés. Le score de probabilité est le niveau de confiance dans la prédiction d'un modèle particulier. Par conséquent, les scores de confiance de plusieurs modèles sont regroupés pour générer le score de probabilité final de l’ensemble. La classe ayant la probabilité la plus élevée après l’opération de moyenne est attribuée comme prédiction.
Moyenne de probabilité pondérée
Semblable à la méthode de moyenne de probabilité, les scores de probabilité ou de confiance sont extraits de différents modèles contributifs. Mais la différence est qu’une moyenne pondérée des probabilités est calculée. Le poids dans cette méthode fait référence à l'importance de chaque classificateur, c'est-à-dire qu'un classificateur dont les performances globales sur l'ensemble de données sont meilleures qu'un autre classificateur se voit attribuer une importance plus élevée lors du calcul de l'ensemble, donnant ainsi au cadre d'ensemble de meilleures capacités prédictives.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens

Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle

En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci

Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.

Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."

Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.

Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
