stručni rad

Ansambl metode strojnog učenja

Aleksandar Stojanović, Danko Ivošević, Željko Kovačević

Sažetak

Ansambl metode strojnog učenja privukle su značajnu pažnju posljednjih godina zbog svoje sposobnosti poboljšanja točnosti i robusnosti prediktivnih modela. Ove metode kombiniraju rezultate više pojedinačnih modela kako bi proizvele konačno predviđanje. Ansambl metode otpornije su na odstupanja u podacima. Mogu se primijeniti na širok raspon problema u području strojnog učenja, uključujući klasifikaciju, regresiju i klasteriranje. Općenito mogu pomoći u poboljšanju izvedbe modela strojnog učenja i naširoko se koriste u praksi. Zbog njihove velike važnosti i značaja ovaj članak pruža pregled nekih od najčešće korištenih ansambl metoda u strojnom učenju, uključujući pakiranje, pojačavanje i slaganje, te opisuje prednosti i ograničenja svakog od ovih pristupa.

Ključne riječi

ansamblstrojno učenjepakiranjepojačavanjeslaganje