Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni vrečka?
Združevanje v vrečah ali zagonsko kopanje je posebna vrsta procesa strojnega učenja, ki uporablja celostno učenje za razvijanje modelov strojnega učenja. Ta tehnika je bila uveljavljena v devetdesetih letih prejšnjega stoletja in uporablja posebne skupine vadbenih sklopov, kjer se lahko nekatere opazke ponovijo med različnimi treningi.
Tehopedija razlaga Bagging
Zamisel o vrečanju se veliko uporablja pri strojnem učenju za boljše prileganje modelom. Ideja je ta, da če vzamete več neodvisnih enot strojnega učenja, bodo lahko delovale skupaj bolje kot ena enota, ki bi imela več sredstev.
Če želite resnično ponazoriti, kako to deluje, pomislite na vsak del procesa vrečanja kot na posamezne možgane. Brez vrečke bi strojno učenje sestavljalo en resnično pameten možgan, ki deluje na težavi. Postopek v vrečah je postopek sestavljen iz številnih "šibkih možganov" ali manj močnih možganov, ki sodelujejo pri projektu. Vsak ima svoje področje razmišljanja in nekatere od teh domen se prekrivajo. Ko se končni rezultat sestavi, se razvije veliko bolj, kot bi bil s samo enimi "možgani".
V zelo resničnem smislu lahko filozofijo vrečanja opišemo z zelo starim aksiomom, ki je že pred nekaj leti tehnologijo: "dve glavi sta boljši od ene." Pri vrečah je 10 ali 20 ali 50 glav boljše od ene, ker se rezultati skupaj vzamejo in seštejejo v boljši rezultat. Vrekanje v prtljažnik je tehnika, ki lahko inženirjem pomaga pri boju proti pojavu »prekomernega opremljanja« pri strojnem učenju, kjer sistem ne ustreza podatkom ali namenu.
