یادگیری جمعی (Ensemble Learning) چیست؟

• ۲۰ اردیبهشت ۱۴۰۴
• دسته بندی ها: عمومی

یادگیری جمعی (Ensemble Learning) یک تکنیک یادگیری ماشین است که در آن دو یا چند یادگیرنده را برای پیش‌بینی بهتر ترکیب می‌کند. یادگیرنده، الگوریتم یا فرآیندی است که داده‌ها را می گیرد و از آن مدل می‌آموزد. یادگیری جمعی توانایی بسیار قدرتمندی برای آموزش یادگیرنده‌های ضعیف (weak learners) و بهبود عملکرد آنها در مقایسه با یادگیرنده تنها (single learners) دارد.

روش‌های یادگیری جمعی برای یادگیری ماشین، مانند random forest، XGBoost و Super Learner استفاده می‌شوند، زیرا نه تنها می‌توانند عملکرد یک مدل را با کاهش خطاها بهبود بخشند، بلکه overfitting و bias را نیز کاهش می‌دهند.

این روش ها در بسیاری از زمینه‌ها مانند علم داده، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیشرفته و بخش‌هایی مانند پزشکی، تشخیص چهره و احساسات اعمال می شوند. این یک بخش اساسی از حل مسائل پیچیده و واریانس بالا است که در آن یک مدل ممکن است کافی نباشد.

چرا یادگیری جمعی (Ensemble Learning) ؟

روش‌های یادگیری جمعی در مرکز توجه در یادگیری ماشین مدرن قرار دارند زیرا همیشه بهتر از یک الگوریتم عمل می‌کنند.
در یک مدل، الگوریتم با سوگیری‌هایش (Bias) محدود می‌شود و ممکن است با مشکلات واریانس بالا، به عنوان مثال، مشکلاتی که در حین تقسیم تست قطار x رخ می دهند، به خوبی کار نکند.

عملکرد بهتر از مدل‌های فردی

تکنیک‌های Ensemble Learning با بهره‌گیری از همه مدل‌ها، بهتر از فراگیران پایه فردی عمل می‌کنند. اگر یک الگوریتم یادگیری مانند شبکه های عصبی یا درخت تصمیم به صورت جداگانه استفاده شود، مستعد خطا یا سوگیری است. اما هنگامی که از یک تکنیک یادگیری جمعی مانند bagging ، boosting یا stacking استفاده می‌شود، پیش بینی چندین مدل پایه و میانگین آنها را برای کاهش خطاها و افزایش دقت می‌گیرد.

تقریب روابط عملکردی پیچیده

روش‌های یادگیری جمعی برای تخمین روابط عملکردی پیچیده بین داده‌ها با اختلاط یک کلاس از الگوریتم‌های یادگیری منفرد با استفاده از متا لرنینگ (Meta Learning) استفاده می‌شوند. گروه‌ها عملا الگوها را کنار می‌گذارند و مدلی ارائه می‌کنند که بهتر از مدل فردی پیش‌بینی می‌کند.

کاهش Overfitting و Variance

یادگیری جمعی با کاهش خطاها نسبت به یادگیرنده پایه به جلوگیری از overfitting کمک می‌کند. تکنیک‌هایی مانند اعتبارسنجی متقابل، مدل یادگیری مجموعه را از وابستگی به خطاهای هر مدلی دور نگه می‌دارد.

عملکرد مجانبی (Asymptotic Performance)

رویکردهای یادگیری جمعی، در یک اجرای مجانبی، نمی توانند بهتر از گروه برتر فراگیران عمل کنند. سود مبتنی بر این است که مدل‌های پایه چقدر یکدیگر را در خطاها و سوگیری‌ها تکمیل می‌کنند.

روش‌ها و تکنیک‌های Ensemble Learning

همه این روش‌ها – random forest، XGBoost و Super Learner – روش‌های مختلف یادگیری جمعی هستند. آنها بر تنوع روش‌های یادگیری گروهی تاکید می‌کنند، که هر کدام فرآیند خاص خود را برای ترکیب پیش‌بینی‌های هر یادگیرنده پایه در یک مدل یادگیری گروهی دارند.

جنگل تصادفی (Random Forest)

Random Forest یک تکنیک یادگیری جمعی است که مجموعه‌ای از چندین درخت تصمیم را می‌سازد و خروجی‌های آنها را برای تولید پیش‌بینی دقیق‌تر و پایدارتر ترکیب می‌کند. هر درخت در یک جنگل تصادفی بر روی زیرمجموعه متفاوتی از داده ها آموزش داده می شود و پیش بینی نهایی معمولا با اکثریت آرا است.

XGBoost

XGBoost یا Extreme Gradient Boosting یک الگوریتم یادگیری سریع جمعی است. این مدل‌ها را به صورت سریال ترکیب می‌کند و هر مدل بعدی سعی در کاهش اشتباهات مدل های قبلی دارد.

سوپر یادگیرنده (Super Learner)

Super Learner یک روش تخمینی است که از یک استراتژی ترکیبی فرا تحلیلی برای ادغام مدل ها استفاده می کند. تعدادی مدل پایه را آموزش می دهد و سپس از فراآموز برای تعیین میانگین وزنی بهینه پیش بینی ها استفاده می شود.

استراتژی‌های یادگیری جمعی

Ensemble Learning را می‌توان از طریق انواع استراتژی ها، با 3 الگوریتم محبوب در این زمینه، پیاده سازی کرد. هر یک از این استراتژی ها روش منحصر به فردی را برای ترکیب پیش بینی ارائه می دهد.

بگینگ (Bagging)

Bagging یا Bootstrap Aggregating یکی از ساده ترین و موثرترین تکنیک های گروه است. در بگینگ، نسخه‌های مختلف یک پیش‌بین بر روی زیرمجموعه‌های تصادفی، معمولا با جایگزینی آموزش داده می‌شوند. سپس پیش‌بینی‌های این یادگیرندگان پایه با میانگین‌گیری یا رای دادن ترکیب می‌شوند تا پیش‌بینی نهایی انجام شود.

استکینگ (Stacking)

Stacking یک تکنیک یادگیری جمعی پیشرفته است که در آن چندین مدل پایه آموزش داده می شود و سپس از یک فراآموز برای ترکیب خروجی های آنها استفاده می شود. در استکینگ، هر یادگیرنده پایه ممکن است جنبه‌های متفاوتی از داده‌ها را بگیرد و فراآموز بهترین راه را برای یکپارچه‌سازی این بینش‌ها با میانگین‌گیری پیش‌بینی‌ها می‌آموزد.

بوستینگ (Boosting)

بوستینگ یک تکنیک یادگیری متوالی جمعی است که بر بهبود عملکرد مدل با تمرکز بر خطاهای مدل‌های قبلی تمرکز دارد.

مزایا و معایب آموزش جمعی

درست مانند هر تکنیک یادگیری ماشین دیگری، Ensemble Learning نقاط قوت و ضعف خود را دارد.

مزایای یادگیری جمعی

دقت
Ensemble Learning همیشه از دقت پیش بینی بالایی برخوردار است. با ترکیب قدرت یادگیرندگان پایه مختلف، مدل گروهی شانس بیشتری برای پیش‌بینی نسبت به یک مدل فردی دارد. در سناریوهایی که دقت مهم است، به عنوان مثال در پزشکی ویا صنایع مالی، سودمند است.

استحکام
یکی از مزایای کلیدی روش های Ensemble Learning ، مقاومت در برابر خطا است. در حالی که مدل‌های فردی می‌توانند مستعد overfitting یا سوگیری باشند، یک مدل یادگیری جمعی با میانگین‌گیری بسیاری از پیش‌بینی‌ها عملکرد بهتری خواهد داشت.

انعطاف پذیری
Ensemble Learning نیز در کاربرد آن انعطاف پذیر است. پزشکان می‌توانند از میان مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (شبکه‌های عصبی گرفته تا درخت‌های تصمیم‌گیری) به عنوان مدل‌های پایه استفاده کنند. همچنین می‌توان از انعطاف‌پذیری در انتخاب استراتژی‌هایی مانند بگینگ، استکینگ و بوستینگ استفاده کرد.

معایب یادگیری جمعی

پیچیدگی
بزرگترین عیب Ensemble Learning این است که پیچیده است. حفظ و نگهداری مدل های متنوع که به طور همزمان کار می کنند دشوار است. این شامل وظایف پیچیده و در نهایت کاهش سادگی عملیات کلی در مقایسه با آموزش مدل های فردی است.

هزینه محاسباتی
رویکردهای یادگیری جمعی در مقایسه با اجرای یک الگوریتم یادگیری فردی به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند. یادگیری مدل‌های مختلف در یک pass ، cross-validation و محاسبه پیش‌بینی نهایی می‌تواند زمان زیادی برای پردازش داشته باشد و این می‌تواند برای بسیاری از کاربرانی که منابع محاسباتی کمتری دارند، عامل کمتر مطلوبی باشد.

خطر کاهش بازده
خطر کاهش بازده در ترکیب مدل‌های Ensemble Learning برای عملکرد بهتر وجود دارد. اگر مدل مجموعه به خوبی شکل نگیرد، پیچیدگی منجر به بهبود عملکرد بیشتر نخواهد شد. در این شرایط، مدل گروه بدون هیچ افزایش قابل توجهی در دقت به مدل برتر فردی نزدیک می شود.

وی پی اس یک ماشین مجازی کامل است که از طریق Remote Desktop در سیستم عامل ویندوز در دسترس خواهد بود.
خرید وی پی اس در پنج موقعیت جغرافیایی ایران، ترکیه، هلند، آلمان و آمریکا با قابلیت تحویل آنی در پارسدو فراهم است.

کاربردهای یادگیری جمعی در سراسر بخش ها

به جای استفاده از یک مدل برای افزایش عملکرد و دقت، یادگیری جمعی یک تکنیک یادگیری ماشین است که چندین مدل را ادغام می کند. به منظور بهبود نتایج و فرآیندهای تصمیم گیری، این روش توسط بخش ها و شرکت های مختلف از جمله پزشکی، تشخیص چهره و تشخیص احساسات استفاده می شود.

یادگیری جمعی در پزشکی

Ensemble Learning در زمینه پزشکی، به ویژه در تجزیه و تحلیل پیش بینی، تصویربرداری پزشکی و تشخیص بیماری مفید است.

• تشخیص بیماری
  دیابت، مشکلات قلبی عروقی و سرطان همگی از طریق Ensemble Learning قابل تشخیص هستند. به عنوان مثال، XGBoost و Random Forest در شناسایی سرطان سینه استفاده می‌شوند.
• تصویربرداری پزشکی
  دقت شناسایی ناهنجاری‌ها در تصاویر MRI، CT و اشعه ایکس با ادغام شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) با استفاده از تکنیک‌های یادگیری جمعی مانند bagging و boosting افزایش می‌یابد.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
  یادگیری جمعی برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری، پاسخ‌های درمانی و نتایج بیمار استفاده می‌شود.

 

تشخیص چهره با یادگیری جمعی

تشخیص چهره یک فناوری پیشرفته است که از روش‌های Ensemble Learning و یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند.

• استخراج ویژگی پیشرفته: رویکردهای یادگیری جمعی از چندین مدل یادگیری عمیق برای افزایش استخراج ویژگی استفاده می‌کنند.
• احراز هویت: مدل‌های یادگیری گروهی توسط آژانس‌های امنیتی، بانک‌ها و فرودگاه‌ها برای تایید هویت استفاده می‌شوند.
• نظارت لحظه‌ای: سیستم‌های امنیتی با یکپارچه‌سازی Ensemble Learning از تشخیص و تشخیص چهره در لحظه از داده‌های دوربین مداربسته استفاده می‌کنند.

شناخت احساسات و Ensemble Learning

در حوزه هایی مانند بازاریابی، روانشناسی و تعامل انسان و کامپیوتر، تشخیص احساسات روز به روز محبوب تر می‌شود. سیستم‌هایی که از Ensemble Learning استفاده می‌کنند می‌توانند با تجزیه و تحلیل علائم فیزیولوژیکی، صدا و حالات چهره، احساسات را شناسایی کنند.

• تعامل انسان و کامپیوتر (HCI): یادگیری جمعی به چت بات‌ها و دستیاران مجازی کمک می ‌ند تا احساسات انسانی را بهتر درک کنند و در نتیجه تعاملات شهودی و طبیعی بیشتری ایجاد می‌شود.
• پایش سلامت روان: با بررسی حالات چهره، الگوهای گفتار و داده‌های فیزیولوژیکی توسط Ensemble Learning، تشخیص احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی به تشخیص علائم استرس، اضطراب و افسردگی کمک می‌کند.
• بازاریابی و تجربه مشتری: شرکت‌ها با استفاده از تشخیص احساسات، واکنش مصرف کنندگان به کالاها، تبلیغات و خدمات را مطالعه می کنند. با استفاده از ترکیب چند طبقه بندی کننده

بگینگ (Bagging) ابزاری قدرتمند در یادگیری گروهی

یادگیری جمعی یک پارادایم قدرتمند در یادگیری ماشین است که چندین مدل را برای دستیابی به عملکرد پیش‌بینی بهتر ترکیب می‌کند. یکی از پرکاربردترین تکنیک‌های جمعی بگینگ (Bootstrap Aggregating) است که با آموزش چندین نمونه از یک مدل روی زیرمجموعه‌های مختلف داده، واریانس را کاهش داده و ثبات مدل را بهبود می‌بخشد. با درک تکنیک‌هایی مانند بگینگ، می‌توانید پتانسیل کامل Ensemble Learning را باز و سیستم‌های یادگیری ماشین قوی بسازید.

نتیجه گیری

به طور خلاصه، با درک اینکه یادگیری جمعی چیست و چگونه نقاط قوت مدل‌های مختلف یادگیری ماشین را ترکیب می‌کند، می‌توان متوجه شد که چرا یک بازی را تغییر می‌دهد. با ظهور دنیای جدید، درخواست برای مدل‌های یادگیری ماشین دقیق، سریع و انعطاف‌پذیر هرگز اینقدر زیاد نبوده است.

توانایی مدل یادگیری جمعی در کاهش overfitting، مقابله با واریانس بالا و ارائه یک مدل دقیق و قابل اعتماد، آن را به یک تکنیک مورد تقاضا در استراتژی‌های یادگیری ماشین مدرن تبدیل می‌کند. کاوش در یادگیری جمعی ابزارهای تحلیلی شما را افزایش داده و پیش‌بینی‌های مدل شما را هم در کارهای طبقه‌بندی و هم رگرسیون بهبود می‌بخشد.

با ظهور تکنیک Ensemble Learning، بسیاری از بخش‌ها مانند پزشکی، تشخیص بیماری، تصویربرداری پزشکی، بازاریابی، تشخیص چهره و احساسات از عملکرد بالا و افزایش دقت در نتایج برخوردارند.