Q:
సమిష్టి అభ్యాసం యొక్క కొన్ని ప్రధాన ప్రయోజనాలు ఏమిటి?
A:యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టులకు సమిష్టి అభ్యాసం వివిధ ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది. వీటిలో చాలా వరకు కొన్ని ఇన్‌పుట్‌లు మరియు అవుట్పుట్ ఫలితాలను సమగ్రపరచడానికి పెద్ద సంఖ్యలో సాపేక్షంగా సాధారణ నోడ్‌లను ఉపయోగించడం సంబంధించినవి.
ఉదాహరణకు, సమిష్టి అభ్యాసం ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్‌లకు పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాసం రెండింటినీ ఎదుర్కోవటానికి సహాయపడుతుంది - చెల్లాచెదురైన ఫలితాలను సూచించడం కష్టం, మరియు కలుషితం చేయడం కష్టం, మరియు అవసరమైన ఫలితాలను లక్ష్యంగా చేసుకోవడంలో తప్పు కాలిబ్రేషన్ లేదా లోపాన్ని సూచిస్తుంది.
బూస్టింగ్ మరియు బ్యాగింగ్ వంటి వివిధ పద్ధతులతో పాటు, ఈ పరిష్కారాలు ఎలా పనిచేస్తాయనే దానిపై సుదీర్ఘమైన మరియు ప్రమేయం ఉన్న గణిత విశ్లేషణ ఉంది, కాని యంత్ర అభ్యాసంలో వ్యక్తిగతంగా పాలుపంచుకోని వారికి, సమిష్టి అభ్యాసం ప్రాథమికంగా వికేంద్రీకృతమైందని అర్థం చేసుకోవడం సరిపోతుంది, ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి సహాయపడే యంత్ర అభ్యాసానికి ఏకాభిప్రాయ-ఆధారిత విధానం. పెద్ద చిత్ర విశ్లేషణతో ముందుకు రావడానికి ఇన్పుట్ పాయింట్ల యొక్క అవసరమైన “క్రౌడ్ సోర్సింగ్” గా సమిష్టి అభ్యాసం గురించి ఆలోచించండి. ఒక రకంగా చెప్పాలంటే, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఇదే, మరియు అడాబూస్ట్ లేదా సంబంధిత వ్యవస్థలు సమిష్టి అభ్యాస విధానం ద్వారా దీన్ని చేస్తాయి. ఈ భావనను దాని ప్రాథమిక విషయాలకు ఉడకబెట్టడానికి మరొక మార్గం ఏమిటంటే, పాత నినాదం గురించి ఆలోచించడం: “రెండు తలలు ఒకటి కంటే మంచివి” మరియు సోర్సింగ్ లేదా నియంత్రణను వికేంద్రీకరించడం మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలతో రావడానికి ఎలా సహాయపడుతుందో ఆలోచించండి.
సమిష్టి అభ్యాసానికి ఒక ఉదాహరణ యాదృచ్ఛిక అటవీ విధానం. యాదృచ్ఛిక అడవిలో, నిర్ణయాత్మక చెట్ల సమూహంలో కొన్ని అతివ్యాప్తి పదార్థాలు ఉన్నాయి మరియు గణిత మరియు పద్దతి ఫలితాలతో లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి కొన్ని ప్రత్యేక ఫలితాలు కలిసి ఉంటాయి. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ఇతర వ్యవస్థలలో మెరుగైన యంత్ర అభ్యాసానికి మద్దతు ఇవ్వడానికి సమిష్టి అభ్యాసం ఆచరణాత్మకంగా ఎలా పనిచేస్తుందో చెప్పడానికి ఇది ఒక ఉదాహరణ. ప్రాథమిక కోణంలో, డేటా “విలీనం” అవుతుంది మరియు దాని వికేంద్రీకృత మూలాలకు బలంగా ఉంటుంది.
