Q:
యంత్ర అభ్యాసంలో బ్యాగింగ్ ఎందుకు వైవిధ్యాన్ని తగ్గిస్తుంది?
A:మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో బూట్స్ట్రాప్ అగ్రిగేషన్ లేదా "బ్యాగింగ్" సంక్లిష్ట డేటా సెట్ల యొక్క మరింత ఆధునిక మోడళ్లను నిర్మించడం ద్వారా వ్యత్యాసాన్ని తగ్గిస్తుంది. ప్రత్యేకించి, బ్యాగింగ్ విధానం ఉపసమితులను సృష్టిస్తుంది, ఇవి డేటాను మరింత ప్రమేయం ఉన్న విధంగా మోడల్ చేయడానికి తరచుగా అతివ్యాప్తి చెందుతాయి.
బ్యాగింగ్‌ను ఎలా ఉపయోగించాలో ఆసక్తికరమైన మరియు సూటిగా భావించడం ఏమిటంటే యాదృచ్ఛిక నమూనాల సమితిని తీసుకొని సాధారణ సగటును సేకరించడం. అప్పుడు, ఒకే రకమైన నమూనాలను ఉపయోగించి, చివరికి ఫలితాలను మార్చటానికి నిర్ణయ వృక్షాలుగా నిర్మించిన డజన్ల కొద్దీ ఉపసమితులను సృష్టించండి. రెండవ సగటు విలువ పరంగా ఆ వ్యక్తిగత నమూనాలు ఒకదానితో ఒకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉన్నాయో నిజమైన చిత్రాన్ని చూపించాలి. డేటా పాయింట్ల సమితి యొక్క ఏదైనా ఆస్తికి ఇదే ఆలోచన వర్తించవచ్చు.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
ఈ విధానం ఆవిష్కరణను మరింత నిర్వచించిన సరిహద్దుల్లోకి ఏకీకృతం చేస్తుంది కాబట్టి, ఇది వ్యత్యాసాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు అతిగా అమర్చడంలో సహాయపడుతుంది. కొంతవరకు పంపిణీ చేయబడిన డేటా పాయింట్లతో స్కాటర్‌ప్లాట్ గురించి ఆలోచించండి; బ్యాగింగ్ పద్ధతిని ఉపయోగించడం ద్వారా, ఇంజనీర్లు సంక్లిష్టత మరియు ఓరియెంట్ డిస్కవరీ పంక్తులను సున్నితమైన పారామితులకు "కుదించండి".
కొందరు బ్యాగింగ్ విలువ గురించి "విభజించి జయించండి" లేదా ఒక రకమైన "సహాయక హ్యూరిస్టిక్స్" గురించి మాట్లాడుతారు. యాదృచ్ఛిక అడవులను ఉపయోగించడం వంటి సమిష్టి మోడలింగ్ ద్వారా, బ్యాగింగ్‌ను ఒక సాంకేతికతగా ఉపయోగించేవారు తక్కువ వ్యత్యాసాలను కలిగి ఉన్న డేటా ఫలితాలను పొందవచ్చు. సంక్లిష్టతను తగ్గించే పరంగా, బ్యాగింగ్ కూడా అధిక ఫిట్టింగ్‌కు సహాయపడుతుంది. చాలా డేటా పాయింట్లతో మోడల్ గురించి ఆలోచించండి: చెప్పండి, 100 అన్‌లైన్ చేయని చుక్కలతో కనెక్ట్-ది-డాట్స్. ఫలిత దృశ్య డేటా లైన్ బెల్లం, డైనమిక్, అస్థిరత కలిగి ఉంటుంది. అప్పుడు మూల్యాంకనాల సమితులను కలిపి వ్యత్యాసాన్ని "ఇనుప అవుట్" చేయండి. సమిష్టి అభ్యాసంలో, ఇది "బలమైన అభ్యాసం" సహకార ఫలితాన్ని అందించడానికి అనేక "బలహీన అభ్యాసకులలో" చేరినట్లు భావిస్తారు. ఫలితం మోడల్‌లో సున్నితమైన, మరింత కాంటౌర్డ్ డేటా లైన్ మరియు తక్కువ వైల్డ్ వైవిధ్యం.
ఎంటర్ప్రైజ్ ఐటి వ్యవస్థలకు బ్యాగింగ్ ఆలోచన ఎలా వర్తిస్తుందో చూడటం సులభం. వ్యాపార నాయకులు తరచూ ఉత్పత్తులు, కస్టమర్‌లు మొదలైన వాటితో ఏమి జరుగుతుందో "పక్షుల కన్ను" కోరుకుంటారు. అధికంగా అమర్చిన మోడల్ తక్కువ జీర్ణమయ్యే డేటాను మరియు మరింత "చెల్లాచెదురైన" ఫలితాలను ఇవ్వగలదు, ఇక్కడ బ్యాగింగ్ ఒక నమూనాను "స్థిరీకరించవచ్చు" మరియు మరింత ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది అంతిమ వినియోగదారులకు.
