シナリオ1: あなたはヘッドフォンの新しいペアが必要です。 今、それはあなただけの店に歩いて、販売の人々があなたを示すヘッドフォンを購入するだろう可能性がありますか？ この日および年齢の接続点で、私は私達が今日何かを買う前に私達の”研究”に重く頼るので答えがないことを確かめる。 少数の網の技術の入口を拾い読みし、ユーザーの検討を点検し、そして特徴および価格を点検している間興味を起こさせる異なったモデルを比較する。 あなたはおそらくあなたの友人や同僚に彼らの意見を求めるでしょう。 要するに、あなたは直接結論に達することはありませんが、代わりに徹底的にあなたの方法を研究した後、情報に基づいた決定を下すでしょう。

今、アンサンブル学習方法の技術的な定義を見てみることができます。機械学習におけるアンサンブルモデルは、複数のモデルからの決定を組み合わせて改善します。

機械学習におけるアンサンブルモデルは、複数のモデルからの決定を組み合わせて改善します。全体的なパフォーマンス。 彼らは、ヘッドフォンを購入しながら採用されているように、同様のアイデアで動作します。

学習モデルの誤差の主な原因は、ノイズ、バイアス、および分散によるものです。

学習モデルの誤差の主な原因は、ノイズ、バイアス、およ

アンサンブル法は、これらの要因を最小限に抑えるのに役立ちます。 これらの方法は、機械学習アルゴリズムの安定性と精度を向上させるように設計されています。

シナリオ2:health and fitnessアプリを開発したとしましょう。 それを公開する前に、もしあれば、潜在的な抜け穴を閉じるために重要なフィードバックを受け取りたいです。 次のいずれかの方法に頼って、どの方法が最適かを読んで決定することができます:あなたはあなたの配偶者やあなたの親しい友人の意見を取ることができます。

1. あなたの配偶者やあなたの親友の意見を取ることができます。
2. あなたはあなたの友人やオフィスの同僚の束を求めることができます。
3. あなたは、アプリのベータ版を起動し、web開発コミュニティと非偏ったユーザーからのフィードバックを受け取ることができます。

答えを推測するためのブラウニーポイントはありません：Dはい、もちろん、私たちは第三のオプションでロールバックします。今、一時停止し、あなたがちょうど何をしたか考えてみてください。

あなたは人々の十分な大きさの束から複数の意見を取り、それらに基づいて情報に基づいた決定を下しました。 これはアンサンブルメソッドも行うことです。

機械学習のアンサンブルモデルは、複数のモデルからの決定を組み合わせて、全体的なパフォーマンスを向上させます。

シナリオ3:次の写真を見てみましょう;私たちは、それらのどれもが今まで見たことがなかった象を調べながら、”タッチして伝える”のゲーム それらのそれぞれは、象の異なる部分にさらされているので、象がどのように見えるかについて異なるバージョンを持つことになります。 さて、私たちは彼らに象の説明に関するレポートを提出するタスクを与える場合、彼らの個々のレポートは、彼らの経験ごとに正確に一つの部分だけを記述することができるようになりますが、総称して、彼らは象の説明に非常に正確なレポートを与えるために彼らの観察を組み合わせることができます。

同様に、アンサンブル学習法は、単一のモデルを使用する場合と比較して、それらの組み合わせ結果が予測精度の点でほとんど常に優れているモデ

アンサンブルは、パフォーマンスを向上させるために使用される分割と征服のアプローチです。