একটি মডেলের উপর একটি ensemble ব্যবহার করার দুটি প্রধান কারণ রয়েছে এবং সেগুলি সম্পর্কিত; সেগুলি হল: পারফরম্যান্স: একটি দল ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং যে কোনও একক অবদানকারী মডেলের চেয়ে আরও ভাল পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারে। দৃঢ়তা: একটি সংমিশ্রণ ভবিষ্যদ্বাণী এবং মডেলের কার্যক্ষমতার বিস্তার বা বিচ্ছুরণ হ্রাস করে৷
এনসেম্বল পদ্ধতি কীভাবে কাজ করে?
এনসেম্বল হল একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যা আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা অর্জনের প্রয়াসে একাধিক মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করে৷ … অংশগ্রহণকারী সদস্যদের দ্বারা শেখা ম্যাপিং ফাংশনগুলিকে একত্রিত করে ।।
এনসেম্বল মডেল কি সবসময় ভালো হয়?
কোনও পরম গ্যারান্টি নেই যে একটি মিলিত মডেল একটি পৃথক মডেলের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স করবে, তবে আপনি যদি এর মধ্যে অনেকগুলি তৈরি করেন এবং আপনার পৃথক শ্রেণিবদ্ধকারী দুর্বল হয়। আপনার সামগ্রিক কর্মক্ষমতা একটি পৃথক মডেলের চেয়ে ভাল হওয়া উচিত।
সংযুক্তি পদ্ধতিগুলি কীভাবে কাজ করে এবং কেন সেগুলি পৃথক মডেলের চেয়ে উচ্চতর?
এনসেম্বল মডেল একাধিক 'ব্যক্তিগত' (বিভিন্ন) মডেলকে একত্রিত করে এবং উচ্চতর ভবিষ্যদ্বাণী শক্তি প্রদান করে … মূলত, একটি এনসেম্বল হল একাধিক দুর্বল শিক্ষার্থী/মডেলকে একত্রিত করার জন্য একটি তত্ত্বাবধান করা শেখার কৌশল। একটি শক্তিশালী শিক্ষার্থী তৈরি করুন। এনসেম্বল মডেল আরও ভাল কাজ করে, যখন আমরা কম পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত মডেলগুলিকে সংযুক্ত করি৷
কোথায় এনসেম্বল কৌশল উপযোগী হতে পারে?
এনসেম্বল কৌশলগুলি শেখার অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে আরো ভাল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে। তারা সাধারণত মডেলগুলিতে অতিরিক্ত ফিটিং কমায় এবং মডেলটিকে আরও শক্তিশালী করে তোলে (প্রশিক্ষণের ডেটাতে ছোট পরিবর্তন দ্বারা প্রভাবিত হওয়ার সম্ভাবনা কম)।
