İçindekiler:
Tanımı - Torbalama ne demektir?
"Torbalama" veya önyükleme toplama, makine öğrenme modellerini geliştirmek için topluluk öğrenmeyi kullanan belirli bir makine öğrenme sürecidir. 1990'larda öncülük eden bu teknik, farklı gözlem setleri arasında bazı gözlemlerin tekrarlanabileceği belirli eğitim grupları kullanır.
Techopedia Torbalamayı Açıklıyor
Torbalama fikri, makine öğreniminde modeller için daha uygun bir bağlantı oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Fikir şu ki, birkaç bağımsız makine öğrenme ünitesi alırsanız, daha fazla kaynağa sahip olacak bir üniteden toplu olarak daha iyi işlev görebilirler.
Bunun nasıl çalıştığını gerçekten göstermek için, torbalama sürecinin her bir bölümünü ayrı bir beyin olarak düşünün. Torbalama olmadan, makine öğrenimi bir sorun üzerinde çalışan gerçekten akıllı bir beyinden oluşacaktır. Torbalama ile süreç, birçok "zayıf beyin" veya bir proje üzerinde işbirliği yapan daha az güçlü beyinlerden oluşur. Her birinin kendi düşünce alanı vardır ve bu alanlardan bazıları örtüşmektedir. Nihai sonucu bir araya getirdiğinizde, bu sadece bir "beyin" ile olduğundan çok daha gelişmiştir.
Çok gerçek anlamda, torbalama felsefesi, teknolojiyi birkaç yıl öncesine dayanan çok eski bir aksiyom ile tanımlanabilir: "iki kafa birden daha iyidir." Torbalamada, 10 veya 20 veya 50 kafa birden daha iyidir, çünkü sonuçlar tamamen alınır ve daha iyi bir sonuç haline getirilir. Torbalama, mühendislerin, sistemin verilere veya amaca uygun olmadığı yerlerde makine öğreniminde "aşırı takılma" olgusuyla savaşmasına yardımcı olabilecek bir tekniktir.
