Aprendizagem baseada em conjuntos
Aprendizagem baseada em conjuntos
A aprendizagem baseada em conjuntos é uma estrutura de aprendizagem automática que integra uma variedade de modelos para aumentar o desempenho de previsão. Através da combinação dos pontos fortes dos diferentes algoritmos, minimiza o risco de sobreajuste e aumenta a generalização, pelo que é um método eficaz em tarefas de classificação e regressão.
Quais são os principais tipos de métodos de ensemble?
Os principais tipos de técnicas de conjunto são o ensacamento, o reforço e o empilhamento. O ensacamento é um método de processamento paralelo, como nas florestas aleatórias, que processa vários modelos que, no final, fornecem uma média das previsões, reduzindo assim a variação. O Boosting é utilizado, por exemplo, no AdaBoost e no Gradient Boosting, que constrói modelos com base nos erros cometidos pelos modelos anteriores. Este processo de aprendizagem incremental centra-se nos exemplos mais difíceis, a fim de aumentar a precisão. O empilhamento, pelo contrário, é um modelo que combina diferentes modelos através de um meta-modelo que é treinado para fornecer previsões finais com base nos resultados dos modelos de base. Tudo isto é conseguido através da utilização de uma variedade de modelos.
Como é que a aprendizagem em conjunto melhora o desempenho do modelo?
A aprendizagem em conjunto melhora o funcionamento dos modelos através da utilização de vários modelos divergentes para efetuar previsões mais seguras. Esta técnica é utilizada para reduzir os erros que um único modelo pode cometer devido a enviesamentos ou sobreajustamento. Por exemplo, numa tarefa de classificação, um modelo pode rotular incorretamente as instâncias de determinadas classes, mas os erros podem ser compensados por outros modelos do conjunto, o que conduz a uma melhoria global da precisão da previsão.
Pode dar um exemplo de aprendizagem em conjunto na prática?
Um caso popular e amplamente reconhecido é a aplicação de Random Forests na previsão do churn de clientes com aprendizagem em conjunto. Neste caso, são aplicadas muitas redes neuronais, treinadas em vários subconjuntos de dados. A árvore fornece a sua previsão e o resultado final é o previsto, principalmente pela maioria das árvores. A redução do sobreajuste é um fator predominante que leva o método a correr riscos como este. Assim, as florestas aleatórias garantem um melhor tratamento dos dados de treino.
Quais são os desafios associados à aprendizagem baseada em conjuntos?
A aprendizagem de conjuntos é um método de aprendizagem automática que funciona com base no princípio da combinação de diferentes modelos para melhorar a precisão e a resistência ao erro em comparação com modelos individuais. Alguns dos principais desafios da aprendizagem baseada em conjuntos incluem um custo e uma complexidade computacionais mais elevados, uma vez que é necessário formar e manter vários modelos. Além disso, pode ser muito difícil escolher os modelos e parâmetros corretos para que o conjunto funcione bem, e os ganhos podem ser reduzidos se os modelos separados forem demasiado parecidos, causando redundância em vez de diversidade. Assim, é necessária uma atenção meticulosa para obter o melhor resultado possível.