Ensemble لرننگ ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جس میں نظام کی مجموعی کارکردگی اور پیشین گوئی کی طاقت کو بہتر بنانے کے لیے متعدد ماڈلز کو یکجا کرنا شامل ہے۔ جوڑا سیکھنے کے پیچھے بنیادی خیال یہ ہے کہ متعدد ماڈلز کی پیشین گوئیوں کو جمع کرکے، نتیجے میں آنے والا ماڈل اکثر اس میں شامل کسی بھی انفرادی ماڈل کو پیچھے چھوڑ سکتا ہے۔
سیکھنے کو جوڑنے کے کئی مختلف طریقے ہیں، جن میں سے دو سب سے عام ہیں بیگنگ اور بوسٹنگ۔ بیگنگ، بوٹسٹریپ ایگریگیٹنگ کے لیے مختصر، ٹریننگ ڈیٹا کے مختلف ذیلی سیٹوں پر ایک ہی ماڈل کی متعدد مثالوں کی تربیت اور پھر ان کی پیشین گوئیوں کو یکجا کرنا شامل ہے۔ اس سے اوور فٹنگ کو کم کرنے اور ماڈل کے استحکام اور درستگی کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے۔
دوسری طرف، بوسٹنگ ماڈلز کی ایک ترتیب کو تربیت دے کر کام کرتی ہے، جہاں ہر آنے والا ماڈل ان مثالوں پر فوکس کرتا ہے جو پچھلے ماڈلز کے ذریعے غلط درجہ بندی کی گئی تھیں۔ تربیتی مثالوں کے وزن کو بار بار ایڈجسٹ کرنے سے، بڑھانا کمزور درجہ بندی کرنے والوں کی ایک سیریز سے ایک مضبوط درجہ بندی بنا سکتا ہے۔
بے ترتیب جنگلات سیکھنے کا ایک مقبول طریقہ ہے جو متعدد فیصلہ کن درختوں کو یکجا کرنے کے لیے بیگنگ کا استعمال کرتا ہے۔ ہر درخت کو خصوصیات کے بے ترتیب ذیلی سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے اور تمام درختوں کی پیشین گوئیوں کا اوسط لگا کر حتمی پیشین گوئی کی جاتی ہے۔ بے ترتیب جنگلات اپنی اعلی درستگی اور اوور فٹنگ کی مضبوطی کے لیے مشہور ہیں۔
ایک اور عام جوڑ سیکھنے کی تکنیک گریڈینٹ بوسٹنگ ہے، جو ایک مضبوط پیشن گوئی ماڈل بنانے کے لیے متعدد کمزور سیکھنے والوں، عام طور پر فیصلہ کرنے والے درختوں کو یکجا کرتی ہے۔ گریڈینٹ بوسٹنگ ہر نئے ماڈل کو پچھلے ماڈلز کے ذریعہ کی گئی بقایا غلطیوں پر فٹ کر کے کام کرتا ہے، ہر تکرار کے ساتھ غلطی کو آہستہ آہستہ کم کرتا ہے۔
انسمبل لرننگ کو مختلف مشین لرننگ ایپلی کیشنز میں وسیع پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے، بشمول درجہ بندی، رجعت، اور بے ضابطگی کا پتہ لگانا۔ متعدد ماڈلز کے تنوع کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، جوڑنے کے طریقے اکثر انفرادی ماڈلز کے مقابلے بہتر عمومی اور مضبوطی حاصل کر سکتے ہیں۔
انسمبل لرننگ مشین لرننگ میں ایک طاقتور تکنیک ہے جس میں پیشین گوئی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے متعدد ماڈلز کو یکجا کرنا شامل ہے۔ مختلف ماڈلز کی طاقتوں کا فائدہ اٹھا کر اور ان کی انفرادی کمزوریوں کو کم کر کے، جوڑنے کے طریقے مختلف ایپلی کیشنز میں اعلیٰ درستگی اور مضبوطی حاصل کر سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- متن سے تقریر
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
- الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
- اگر منتخب کردہ مشین لرننگ الگورتھم مناسب نہیں ہے تو کیا ہوگا اور کوئی صحیح کو منتخب کرنے کو کیسے یقینی بنا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ ماڈل کو اپنی تربیت کے دوران نگرانی کی ضرورت ہے؟
- نیورل نیٹ ورک پر مبنی الگورتھم میں استعمال ہونے والے کلیدی پیرامیٹرز کیا ہیں؟
- TensorBoard کیا ہے؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں
مزید سوالات اور جوابات:
- فیلڈ: مصنوعی ذہانت
- پروگرام: EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ (سرٹیفیکیشن پروگرام پر جائیں۔)
- سبق: تعارف (متعلقہ سبق پر جائیں۔)
- موضوع: مشین لرننگ کیا ہے؟ (متعلقہ موضوع پر جائیں)