Struktura tego pytania jest następująca: najpierw przedstawiam koncepcję uczenia się w zespole , następnie dostarczam listę zadań rozpoznawania wzorców , następnie podaję przykłady algorytmów uczenia się w zespole, a na koniec przedstawiam moje pytanie. Ci, którzy nie potrzebują wszystkich dodatkowych informacji, mogą po prostu spojrzeć na nagłówki i przejść od razu do mojego pytania.
Czym jest nauka zespołowa?
Według artykułu z Wikipedii :
W statystyce i uczeniu maszynowym metody zespolone wykorzystują wiele algorytmów uczenia się w celu uzyskania lepszej wydajności predykcyjnej niż można by uzyskać przy pomocy dowolnego z podstawowych algorytmów uczenia się. W przeciwieństwie do zespołu statystycznego w mechanice statystycznej, który jest zwykle nieskończony, zespół uczenia maszynowego odnosi się tylko do konkretnego skończonego zestawu alternatywnych modeli, ale zazwyczaj pozwala na istnienie znacznie bardziej elastycznej struktury wśród tych alternatyw.
Przykłady zadań rozpoznawania wzorców:
- Optyczne rozpoznawanie znaków
- Rozpoznawanie kodów kreskowych
- Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych
- Wykrywanie twarzy
- Rozpoznawanie mowy
- Rozpoznawanie obrazu
- Klasyfikacja dokumentu
Przykłady algorytmów uczenia się w zespole:
Następujące algorytmy uczenia zespołu używane do zadań PR (według Wiki):
Zestaw algorytmów uczenia się (nadzorowane meta-algorytmy do łączenia wielu algorytmów uczenia się razem):
Wzmocnienie (meta-algorytmzespołu uczenia maszynowegosłużący przede wszystkim do zmniejszeniauprzedzeń, a także wariancji wuczeniu nadzorowanymoraz rodzina algorytmów uczenia maszynowego, które przekształcają słabych uczniów w silnych)
Agregacja bootstrap („ workowanie ”) (meta-algorytm zespołu uczenia maszynowego zaprojektowany w celu poprawy stabilności i dokładności algorytmów uczenia maszynowego wykorzystywanych wklasyfikacji statystycznejiregresji).
Uśrednianie zespołu (proces tworzenia wielu modeli i łączenia ich w celu uzyskania pożądanego rezultatu, w przeciwieństwie do tworzenia tylko jednego modelu. Często zespół modeli działa lepiej niż jakikolwiek pojedynczy model, ponieważ różne błędy modeli „uśredniają się”. )
- Mieszanka ekspertów, hierarchiczna mieszanka ekspertów
Różne wdrożenia
- Zespoły sieci neuronowych (zbiór modeli sieci neuronowych podejmujących decyzję poprzez uśrednienie wyników poszczególnych modeli).
- Losowy las (kompleksowa metoda uczenia się dla klasyfikacji, regresji i innych zadań, które działają poprzez konstruowanie wieludrzew decyzyjnychw czasie szkolenia i generowanie klasy, która jesttrybemzajęć (klasyfikacja) lub średniego przewidywania (regresja) jednostki drzewa).
- AdaBoost (wyniki innych algorytmów uczenia się („słabi uczniowie”) są łączone w ważoną sumę, która reprezentuje końcową wydajność podwyższonego klasyfikatora).
Do tego:
- Metody wykorzystujące jedną sieć neuronową do łączenia różnych klasyfikatorów
- Metoda obszarów kompetencji
Moje pytanie
Który z algorytmów uczenia się w zespole jest obecnie uważany za najnowocześniejszy i jest faktycznie stosowany w praktyce (do wykrywania twarzy, rozpoznawania tablic rejestracyjnych pojazdów, optycznego rozpoznawania znaków itp.) Przez przedsiębiorstwa i organizacje? Zastosowanie algorytmów uczenia się w zespole powinno zwiększyć dokładność rozpoznawania i doprowadzić do lepszej wydajności obliczeniowej. Ale czy w rzeczywistości sprawy mają się tak?
Która metoda zespołu może potencjalnie wykazać lepszą dokładność klasyfikacji i wydajność w zadaniach rozpoznawania wzorców? Być może niektóre metody są już nieaktualne lub okazały się nieskuteczne. Możliwe jest również, że obecnie nie stosuje się już metod grupowania ze względu na siłę niektórych nowych algorytmów. Ci, którzy mają doświadczenie w tej dziedzinie lub mają wystarczającą wiedzę w tej dziedzinie, czy możesz pomóc w wyjaśnieniu spraw?
