প্রশ্ন:
জমায়েত শেখার প্রধান সুবিধাগুলি কী কী?
উত্তর:মেশিন শেখার প্রকল্পগুলির জন্য এনসেম্বল লার্নিংয়ের বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে। এর মধ্যে অনেকগুলি কিছু ইনপুট এবং আউটপুট ফলাফলগুলিকে একত্রিত করতে তুলনামূলকভাবে সহজ নোডের একটি বৃহত সংখ্যক ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত।
উদাহরণস্বরূপ, এনসেম্বল লার্নিং প্রজেক্ট ম্যানেজারগুলিকে পক্ষপাত এবং বৈকল্পিকতা উভয়ই মোকাবেলায় সহায়তা করতে পারে - রূপান্তর করা কঠিন এমন বিক্ষিপ্ত ফলাফলের প্রতিনিধিত্বকারী বৈকল্পিক এবং প্রয়োজনীয় ফলাফলগুলিকে লক্ষ্যবস্তু করার ক্ষেত্রে বিভ্রান্তি বা ত্রুটি উপস্থাপনের পক্ষপাতিত্ব।
এই সমাধানগুলির প্রতিটি কীভাবে বৃদ্ধি এবং ব্যাগিংয়ের মতো বিভিন্ন অনুশীলনের পাশাপাশি কাজ করে তার দীর্ঘ এবং জড়িত গাণিতিক বিশ্লেষণ রয়েছে, তবে যারা মেশিন লার্নিংয়ে ব্যক্তিগতভাবে জড়িত নন, তাদের পক্ষে এটি যথেষ্ট বোঝার পক্ষে যথেষ্ট যে, জমায়েত শিখনটি মূলত একটি বিকেন্দ্রীভূত করে তোলে, ফলাফলকে পরিমার্জন করতে এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে মেশিন লার্নিংয়ে conক্যমত্য ভিত্তিক পদ্ধতি approach একটি বড় চিত্র বিশ্লেষণের সাথে সামনে আসার জন্য জড়ো শেখারটিকে ইনপুট পয়েন্টগুলির প্রয়োজনীয় "ভিড়সোর্সিং" হিসাবে ভাবেন। এক অর্থে, মেশিন লার্নিংয়ের বিষয়টি এটিই এবং অ্যাডাবোস্ট বা সম্পর্কিত সিস্টেমগুলি এটি একটি নকশাকৃত শিখন পদ্ধতির মাধ্যমে করে। এই ধারণাটিকে তার মূল বিষয়গুলিতে সিদ্ধ করার আরেকটি উপায় হ'ল পুরানো স্লোগানটি সম্পর্কে চিন্তা করা: "দু'জনের মাথা একজনের চেয়ে ভাল" এবং কীভাবে বিকেন্দ্রীকরণের সোর্সিং বা নিয়ন্ত্রণ আরও সুনির্দিষ্ট ফলাফল নিয়ে আসতে সহায়তা করে তা নিয়ে ভাবুন।
জমায়েত শেখার একটি উদাহরণ এলোমেলো বন পদ্ধতির। এলোমেলো বনাঞ্চলে, সিদ্ধান্তের গাছগুলির একটি গোষ্ঠীতে কিছু ওভারল্যাপিং উপাদান থাকে এবং কিছু অনন্য ফলাফল যা গাণিতিক এবং পদ্ধতিগত ফলাফলের সাথে লক্ষ্য অর্জনের জন্য একত্রিত হয়। নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অন্যান্য সিস্টেমে আরও ভাল মেশিন লার্নিং সমর্থন করার জন্য কীভাবে এনসেম্বল লার্নিং ব্যবহারিকভাবে কাজ করে তার একটি উদাহরণ। একটি প্রাথমিক অর্থে, ডেটা "মার্জ" হয়ে যায় এবং এর বিকেন্দ্রিত উত্সের জন্য শক্তিশালী।
