एन्सेम्बल लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें सिस्टम के समग्र प्रदर्शन और पूर्वानुमानित शक्ति को बेहतर बनाने के लिए कई मॉडलों का संयोजन शामिल है। सामूहिक सीखने के पीछे मूल विचार यह है कि कई मॉडलों की भविष्यवाणियों को एकत्रित करके, परिणामी मॉडल अक्सर शामिल किसी भी व्यक्तिगत मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।
सामूहिक सीखने के कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं, जिनमें से दो सबसे आम हैं बैगिंग और बूस्टिंग। बैगिंग, बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग के लिए संक्षिप्त रूप में, प्रशिक्षण डेटा के विभिन्न उपसमूहों पर एक ही मॉडल के कई उदाहरणों को प्रशिक्षित करना और फिर उनकी भविष्यवाणियों को संयोजित करना शामिल है। इससे ओवरफिटिंग को कम करने और मॉडल की स्थिरता और सटीकता में सुधार करने में मदद मिलती है।
दूसरी ओर, बूस्टिंग, मॉडलों के अनुक्रम को प्रशिक्षित करके काम करता है, जहां प्रत्येक बाद का मॉडल उन उदाहरणों पर ध्यान केंद्रित करता है जिन्हें पिछले मॉडल द्वारा गलत वर्गीकृत किया गया था। प्रशिक्षण उदाहरणों के वजन को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करके, बूस्टिंग कमजोर क्लासिफायर की श्रृंखला से एक मजबूत क्लासिफायरियर बना सकता है।
यादृच्छिक वन एक लोकप्रिय सामूहिक शिक्षण पद्धति है जो कई निर्णय वृक्षों को संयोजित करने के लिए बैगिंग का उपयोग करती है। प्रत्येक पेड़ को सुविधाओं के एक यादृच्छिक उपसमूह पर प्रशिक्षित किया जाता है और अंतिम भविष्यवाणी सभी पेड़ों की भविष्यवाणियों के औसत के आधार पर की जाती है। यादृच्छिक वन अपनी उच्च सटीकता और ओवरफिटिंग की मजबूती के लिए जाने जाते हैं।
एक और आम सीखने की तकनीक ग्रेडिएंट बूस्टिंग है, जो एक मजबूत पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए कई कमजोर शिक्षार्थियों, आमतौर पर निर्णय पेड़ों को जोड़ती है। ग्रेडिएंट बूस्टिंग प्रत्येक नए मॉडल को पिछले मॉडल द्वारा की गई अवशिष्ट त्रुटियों के साथ फिट करके काम करता है, प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ त्रुटि को धीरे-धीरे कम करता है।
वर्गीकरण, प्रतिगमन और विसंगति का पता लगाने सहित विभिन्न मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में एन्सेम्बल लर्निंग का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। कई मॉडलों की विविधता का लाभ उठाकर, संयोजन विधियां अक्सर व्यक्तिगत मॉडलों की तुलना में बेहतर सामान्यीकरण और मजबूती प्राप्त कर सकती हैं।
मशीन लर्निंग में एन्सेम्बल लर्निंग एक शक्तिशाली तकनीक है जिसमें पूर्वानुमानित प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कई मॉडलों का संयोजन शामिल है। विभिन्न मॉडलों की ताकत का लाभ उठाकर और उनकी व्यक्तिगत कमजोरियों को कम करके, संयोजन विधियां विभिन्न अनुप्रयोगों में उच्च सटीकता और मजबूती प्राप्त कर सकती हैं।
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