P:
Jakie są główne zalety uczenia się w zespole?
ZA:Uczenie się zespołowe ma różne zalety w projektach uczenia maszynowego. Wiele z nich wiąże się z wykorzystaniem dużej liczby stosunkowo prostych węzłów do agregacji niektórych danych wejściowych i wyjściowych.
Na przykład uczenie się w zespole może pomóc kierownikom projektów poradzić sobie zarówno z uprzedzeniem, jak i wariancją - wariancją reprezentującą rozproszone wyniki, które trudno jest zharmonizować, oraz tendencyjnością reprezentującą błędną kalibrację lub błąd w ukierunkowywaniu niezbędnych wyników.
Długa i zaangażowana analiza matematyczna działania każdego z tych rozwiązań, wraz z różnymi praktykami, takimi jak ulepszanie i tworzenie worków, ale dla tych, którzy nie są osobiście zaangażowani w uczenie maszynowe, może być wystarczające, aby zrozumieć, że uczenie się w zespole zasadniczo przynosi zdecentralizowany, oparte na konsensusie podejście do uczenia maszynowego, które pomaga udoskonalać wyniki i zapewniać precyzję. Pomyśl o nauce zespołowej jako o niezbędnym „crowdsourcingu” punktów wejściowych, aby uzyskać całościową analizę. W pewnym sensie właśnie o to chodzi w uczeniu maszynowym, a AdaBoost lub pokrewne systemy robią to poprzez całościowe podejście uczenia się. Innym sposobem sprowadzenia tej koncepcji do podstaw jest pomyślenie o starym sloganie: „dwie głowy są lepsze niż jedna” i pomyśl, w jaki sposób decentralizacja pozyskiwania lub kontroli pomaga uzyskać bardziej precyzyjne wyniki.
Jednym z przykładów uczenia się w zespole jest losowe podejście do lasu. W losowym lesie grupa drzew decyzyjnych ma nakładający się materiał i kilka unikalnych wyników, które są łączone, aby osiągnąć cel z matematycznym i metodycznym wynikiem. Jest to przykład tego, jak uczenie się w zespole praktycznie działa na rzecz lepszego uczenia maszynowego w sieciach neuronowych i innych systemach. Zasadniczo dane „łączą się” i są silniejsze ze względu na swoje zdecentralizowane pochodzenie.
