Оглавление:
Определение - Что означает Bagging?
«Пакетирование» или агрегация начальной загрузки - это особый тип процесса машинного обучения, который использует ансамблевое обучение для развития моделей машинного обучения. Впервые примененный в 1990-х годах, этот метод использует определенные группы тренировочных наборов, где некоторые наблюдения могут повторяться между различными тренировочными наборами.
Техопедия объясняет мешки
Идея пакетирования широко использовалась в машинном обучении для создания лучшего соответствия моделям. Идея состоит в том, что если вы возьмете несколько независимых единиц машинного обучения, они могут работать вместе лучше, чем одна единица, которая будет иметь больше ресурсов.
Чтобы по-настоящему проиллюстрировать, как это работает, представьте, что каждая часть процесса создания пакетов - это отдельный мозг. Без мешков машинное обучение состояло бы из одного действительно умного мозга, работающего над проблемой. При работе с пакетами процесс состоит из множества «слабых мозгов» или менее сильных мозгов, сотрудничающих в проекте. Каждый из них имеет свою область мышления, и некоторые из этих областей пересекаются. Когда вы соединяете конечный результат, он становится намного более развитым, чем если бы был только один «мозг».
В самом прямом смысле философия упаковки в мешки может быть описана очень старой аксиомой, которая предшествует технологии на несколько лет вперед: «две головы лучше, чем одна». В пакетировании 10, 20 или 50 голов лучше, чем одна, потому что результаты взяты в целом и объединены в лучший результат. Упаковка в мешки - это метод, который может помочь инженерам бороться с явлением «переоснащения» в машинном обучении, когда система не соответствует данным или цели.
