انسمبل زده کړه د ماشین زده کړې تخنیک دی چې هدف یې د ډیری ماډلونو په یوځای کولو سره د ماډل فعالیت ښه کول دي. دا د دې مفکورې څخه ګټه پورته کوي چې د ډیری ضعیف زده کونکو سره یوځای کول کولی شي یو پیاوړی زده کونکي رامینځته کړي چې د هر انفرادي ماډل په پرتله ښه فعالیت کوي. دا طریقه په پراخه کچه د ماشین زده کړې په مختلفو دندو کې کارول کیږي ترڅو د وړاندوینې دقت، پیاوړتیا، او عمومي کولو وړتیا لوړ کړي.
د زده کړې ډیری ډولونه شتون لري، چې دوه اصلي کټګورۍ یې بسته بندي او وده کوي. بسته بندي، د بوټسټریپ مجموعې لپاره لنډ، د روزنې ډیټا مختلف فرعي سیټونو کې د ورته بیس زده کړې الګوریتم ډیری مثالونو روزنه شامله ده. وروستنۍ وړاندوینه بیا د ټولو انفرادي ماډلونو وړاندوینې راټولولو سره ټاکل کیږي. Random Forest یو مشهور الګوریتم دی چې د بسته بندۍ څخه کار اخلي، چیرې چې ډیری پریکړې ونې د ډیټا مختلف فرعي سیټونو کې روزل کیږي، او وروستۍ وړاندوینه د ټولو ونو د وړاندوینو په اوسط کولو سره ترسره کیږي.
له بلې خوا بوسټینګ د موډلونو د سلسلې په روزلو سره کار کوي چیرې چې هر راتلونکی ماډل د تیرو لخوا رامینځته شوي غلطۍ سموي. ګریډینټ بوسټینګ یو مشهور بوسټینګ الګوریتم دی چې ونې په ترتیب سره رامینځته کوي ، د هرې ونې سره د تیرو غلطیو تمرکز کوي. د دې ضعیف زده کونکو په یوځای کولو سره، وروستی ماډل یو پیاوړی زده کونکی کیږي چې د سمې وړاندوینې وړتیا لري.
بل مشهور ensemble تخنیک Stacking دی، کوم چې د دوی د وړاندوینو په اړه د میټا ماډل روزنې له لارې ډیری بیس ماډلونه یوځای کوي. بیس ماډل انفرادي وړاندوینې کوي، او میټا ماډل زده کوي چې څنګه دا وړاندوینې د وروستي محصول لپاره غوره سره یوځای کړي. سټیکینګ په ډیټا کې موجود متنوع نمونو په نیولو کې مؤثره دی او کولی شي د انفرادي ماډلونو کارولو په پرتله د ښه فعالیت لامل شي.
د انسمبل زده کړه د مختلف الګوریتمونو په کارولو سره پلي کیدی شي لکه AdaBoost، XGBoost، LightGBM، او CatBoost، هر یو د خپل ځواک او ځانګړتیاو سره. دا الګوریتمونه په بریالیتوب سره په مختلفو ډومینونو کې پلي شوي، پشمول د عکس پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او مالي وړاندوینه، د ریښتینې نړۍ غوښتنلیکونو کې د یوځای کولو میتودونو استقامت او اغیزمنتوب ښیې.
د انسمبل زده کړه د ماشین زده کړې کې یو پیاوړی تخنیک دی چې د وړاندوینې فعالیت ښه کولو لپاره د ډیری ماډلونو اجتماعي استخباراتو څخه ګټه پورته کوي. د متنوع موډلونو په یوځای کولو سره، د یوځای کولو میتودونه کولی شي د انفرادي ماډل ضعفونه کم کړي او په ټولیزه توګه دقت او پیاوړتیا ته وده ورکړي، دوی د ماشین زده کړې وسیله بکس کې ارزښتناکه وسیله جوړوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ