T:
Ano ang ilan sa mga pangunahing pakinabang ng pag-aaral ng ensemble?
A:Ang pag-aaral ng ensemble ay may iba't ibang mga pakinabang para sa mga proyekto sa pag-aaral ng machine. Marami sa mga ito ay nauugnay sa paggamit ng isang malaking bilang ng mga medyo simpleng node upang pag-iipon ang ilang mga input at mga resulta ng output.
Halimbawa, ang pag-aaral ng ensemble ay maaaring makatulong sa mga tagapamahala ng proyekto upang harapin ang parehong bias at pagkakaiba-iba - ang pagkakaiba-iba na kumakatawan sa mga nakakalat na mga resulta na mahirap pag-iipon, at bias na kumakatawan sa maling pagsasama o pagkakamali sa pag-target ng mga kinakailangang resulta.
Mayroong mahaba at kasangkot na pagsusuri sa matematika kung paano gumagana ang bawat isa sa mga solusyon na ito, kasama ang iba't ibang mga kasanayan tulad ng pagpapalakas at pag-bagging, ngunit para sa mga hindi personal na kasangkot sa pag-aaral ng makina, maaaring sapat na upang maunawaan na ang pag-aaral ng ensemble na talaga ay nagdadala ng isang desentralisado, pagsang-ayon na nakabatay sa diskarte sa pag-aaral ng makina na makakatulong upang pinuhin ang mga resulta at matiyak na tumpak. Mag-isip ng pag-aaral ng ensemble bilang mahahalagang "crowdsourcing" ng mga punto ng pag-input upang makabuo ng isang malaking pagsusuri ng larawan. Sa isang kahulugan, ito ay kung ano ang tungkol sa pag-aaral ng makina, at ang AdaBoost o mga kaugnay na sistema ay ginagawa ito sa pamamagitan ng isang ensemble na paraan ng pagkatuto. Ang isa pang paraan upang pakuluan ang konsepto na ito hanggang sa mga pangunahing kaalaman nito ay ang pag-isipan ang tungkol sa lumang slogan: "ang dalawang ulo ay mas mahusay kaysa sa isa" at isipin kung paano nakakatulong ang desentralisasyon ng pag-sourcing o kontrol upang magkaroon ng mas tumpak na mga resulta.
Isang halimbawa ng pag-aaral ng ensemble ay isang random na pamamaraan ng kagubatan. Sa isang random na kagubatan, ang isang pangkat ng mga puno ng pagpapasya ay may ilang mga overlay na materyal, at ilang natatanging mga resulta na pinagsama-sama upang makamit ang isang layunin gamit ang matematika at pamamaraan na kinalabasan. Ito ay isang halimbawa kung paano gumagana ang ensemble sa pag-aaral na praktikal upang suportahan ang mas mahusay na pag-aaral ng makina sa mga neural network at iba pang mga system. Sa isang pangunahing kahulugan, ang data ay "nagsasama" at mas malakas para sa desentralisadong pinagmulan nito.
