アンサンブル学習の主な種類とその特徴 1.バギング（Bootstrap Aggregating） 2.ブースティング 3.スタッキング バギングとブースティング: アンサンブル学習の2つの主要な手法 アンサンブル学習の利点: なぜアンサンブル学習が重要なのか 1.パフォーマンスの向上: 2.過学習のリスク軽減 3.多様性の確保 アンサンブル学習の限界と挑戦 計算コスト モデルの解釈性 適用範囲 アンサンブル学習の具体的な実用例: 実世界での応用 金融業界 医療分野 自動運転 アンサンブル学習とディープラーニング: 異なる学習手法の比較 アンサンブル学習の最新トレンドと進歩 アンサンブル学習を用いた有名なコンペティションと結果 アンサンブル学習とは 複数のモデル（学習器）を融合させて、1つの学習モデルを作成する手法。 1つのモデルだけで学習させるよりも、複数のモデルを使って組み合わせた方が予測精度が良くなるはず! という考え方から生まれた手法。 予測精度が良くなるとは？ 予測値と実際値の誤差を最小にすること。 実際に予測精度を確かめるうえで、重要となってくるキーワードが「バイアス」と「バリアンス」! バイアス 実際値と予測値との誤差の平均。 ・値が小さければ予測精度高い ・値が大きければ予測精度低い バリアンス 予測値がどれくらい散らばっているのかを示す値。 ・値が小さければ予測値がまとまっている （過学習している可能性が高い） ・値が大きければ予測値が散らばっている バイアスとバリアンスはトレードオフの関係! |hrj| hha| udm| xjc| mmp| mjr| lqa| lbi| dcs| zsb| vbc| wmd| onq| cni| lvm| ste| ovo| pke| xcg| gyy| aov| vqa| osi| dkm| jdk| ptf| rxr| nkq| nux| udh| sjf| qnh| xsj| huc| ykq| rfv| owh| mio| acs| pwu| oce| izm| cuq| jwd| btg| ull| wyz| quo| yyz| fam|