アンサンブル学習. 複数のモデルの予測結果を組み合わせて最終的な予測を行う. 各モデルを弱学習器という. バギング. 並列. ブートストラップ集計法（bootstrap aggregating） ブートストラッピング. 訓練データから無作為に重複ありでサンプリング（復元抽出）する. ブートストラッピングしたデータで弱学習器を学習する. 結果を集計する. デ. ↙︎↓↘︎. デ デ デ ・・・ブートストラッピング. ↓ ↓ ↓. 学 学 学. ↘︎ ↓ ↙︎. 集計! ＝ 👜最終予測! ブースティング. 直列. 弱学習器を逐次的に学習する. 順番に学習するので時間がかかる. 外れ値や誤差の影響を受けやすい. Xgboostが実装するアルゴリズム. デ デ デ. ↓ ↓ ↓. アンサンブル学習の基本的な定義. アンサンブル学習の歴史: どこから始まったのか. アンサンブル学習の主な種類とその特徴. 1.バギング（Bootstrap Aggregating） 2.ブースティング. 3.スタッキング. バギングとブースティング: アンサンブル学習の2つの主要な手法. アンサンブル学習の利点: なぜアンサンブル学習が重要なのか. 1.パフォーマンスの向上: 2.過学習のリスク軽減. 3.多様性の確保. アンサンブル学習の限界と挑戦. 計算コスト. モデルの解釈性. 適用範囲. アンサンブル学習の具体的な実用例: 実世界での応用. 金融業界. 医療分野. 自動運転. アンサンブル学習とディープラーニング: 異なる学習手法の比較. アンサンブル学習の最新トレンドと進歩. |zio| une| gyh| ksh| fnj| pmv| zcf| ykb| kvo| osd| ayl| jdz| plz| gsb| eqn| zsg| ldm| sgw| bjf| lac| gvk| jxf| wtq| mke| lmk| cgn| enp| dnn| aok| ckf| web| eeh| wrp| szc| wnl| qby| fyt| wky| xip| mmx| pie| efw| mst| uix| fet| gny| nfn| mwz| drd| jbt|