Q:
Quais são alguns dos principais benefícios do aprendizado de conjuntos?
UMA:O aprendizado de conjuntos possui vários benefícios para projetos de aprendizado de máquina. Muitos deles estão relacionados ao uso de um grande número de nós relativamente simples para agregar algumas entradas e resultados de saída.
Por exemplo, o aprendizado por conjunto pode ajudar os gerentes de projeto a lidar com os desvios e desvios, representando resultados dispersos difíceis de convergir, e desvios que representam erros de calibração ou erro ao direcionar os resultados necessários.
Há uma análise matemática longa e envolvida de como cada uma dessas soluções funciona, juntamente com várias práticas como reforço e ensacamento, mas para aqueles que não estão pessoalmente envolvidos no aprendizado de máquina, pode ser suficiente entender que o aprendizado por conjunto basicamente traz uma abordagem descentralizada, abordagem baseada em consenso para aprendizado de máquina que ajuda a refinar resultados e garantir precisão. Pense na aprendizagem de conjuntos como o "crowdsourcing" essencial de pontos de entrada para obter uma análise geral. Em certo sentido, é disso que se trata o aprendizado de máquina, e o AdaBoost ou sistemas relacionados fazem isso por meio de uma abordagem de aprendizado por conjunto. Outra maneira de resumir esse conceito até o básico é pensar no velho slogan: "duas cabeças pensam melhor que uma" e pensar em como a terceirização ou o controle descentralizador ajuda a obter resultados mais precisos.
Um exemplo de aprendizado de conjunto é uma abordagem aleatória da floresta. Em uma floresta aleatória, um grupo de árvores de decisão possui algum material sobreposto e alguns resultados exclusivos que são combinados para atingir uma meta com resultados matemáticos e metódicos. Este é um exemplo de como o aprendizado por conjuntos funciona praticamente para oferecer suporte a um melhor aprendizado de máquina em redes neurais e outros sistemas. Em um sentido básico, os dados “se fundem” e são mais fortes por suas origens descentralizadas.
