Prehľadávať všetok obsah označený Ensemble Learning
Bagging, skrátene Bootstrap Aggregating, je základná technika ansámblového učenia v AI a strojovom učení, ktorá zlepšuje presnosť a robustnosť modelov trénovaním viacerých základných modelov na bootstrappovaných podmnožinách dát a agregovaním ich predikcií.
Gradient Boosting je výkonná ensemble technika strojového učenia pre regresiu a klasifikáciu. Modely buduje sekvenčne, typicky pomocou rozhodovacích stromov, aby optimalizoval predikcie, zvýšil presnosť a zabránil preučeniu. Široko používaný v dátových súťažiach a biznis riešeniach.
XGBoost znamená Extreme Gradient Boosting. Je to optimalizovaná distribuovaná knižnica gradientného boostingu navrhnutá pre efektívny a škálovateľný tréning modelov strojového učenia, známa svojou rýchlosťou, výkonom a robustnou regularizáciou.
