{"id":20870,"date":"2020-10-27T17:12:35","date_gmt":"2020-10-27T23:12:35","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=20870"},"modified":"2020-10-27T17:16:05","modified_gmt":"2020-10-27T23:16:05","slug":"ai-101que-es-ensemble-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-101que-es-ensemble-learning\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es Ensemble Learning?"},"content":{"rendered":"
Una de las\u00a0t\u00e9cnicas de\u00a0<\/span>aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/a>\u00a0m\u00e1s poderosas\u00a0es el aprendizaje por conjuntos.\u00a0<\/span>El\u00a0<\/span><\/a>aprendizaje\u00a0<\/span><\/a>conjunto<\/a>\u00a0es el uso de m\u00faltiples modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la confiabilidad y precisi\u00f3n de las predicciones.\u00a0Sin embargo, \u00bfc\u00f3mo conduce el uso de m\u00faltiples modelos de aprendizaje autom\u00e1tico a predicciones m\u00e1s precisas?\u00a0\u00bfQu\u00e9 tipo de t\u00e9cnicas se utilizan para crear modelos de aprendizaje por conjuntos?\u00a0Exploraremos la respuesta a estas preguntas, analizando la l\u00f3gica detr\u00e1s del uso de modelos de conjuntos y las formas principales de crear modelos de conjuntos.<\/span><\/h6>\n

<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje conjunto?<\/span><\/h6>\n
En pocas palabras, el aprendizaje por conjuntos es el proceso de entrenar m\u00faltiples modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y combinar sus resultados.\u00a0Los diferentes modelos se utilizan como base para crear un modelo predictivo \u00f3ptimo.\u00a0La combinaci\u00f3n de un conjunto diverso de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico individuales puede mejorar la estabilidad del modelo general y generar predicciones m\u00e1s precisas.\u00a0Los modelos de aprendizaje por conjuntos suelen ser m\u00e1s fiables que los modelos individuales y, como resultado, suelen ocupar el primer lugar en muchas competencias de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/h6>\n
Hay diferentes t\u00e9cnicas que un ingeniero puede usar para crear un modelo de aprendizaje por conjuntos.\u00a0Las t\u00e9cnicas simples de aprendizaje por conjuntos incluyen cosas como promediar los resultados de diferentes modelos, mientras que tambi\u00e9n existen m\u00e9todos y algoritmos m\u00e1s complejos desarrollados especialmente para combinar las predicciones de muchos modelos \/ aprendices b\u00e1sicos juntos.<\/span><\/h6>\n
\u00bfPor qu\u00e9 utilizar m\u00e9todos de formaci\u00f3n por conjuntos?<\/span><\/h6>\n
Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden ser diferentes entre s\u00ed por varias razones.\u00a0Diferentes modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden operar en diferentes muestras de datos de poblaci\u00f3n, se pueden usar diferentes t\u00e9cnicas de modelado y se puede usar una hip\u00f3tesis diferente.<\/span><\/h6>\n
Imagina que est\u00e1s jugando un juego de preguntas y respuestas con un gran grupo de personas.\u00a0Si est\u00e1 solo en un equipo, es probable que haya algunos temas sobre los que tenga conocimiento y muchos temas de los que no tenga conocimiento.\u00a0Ahora suponga que est\u00e1 jugando en un equipo con otras personas.\u00a0Al igual que usted, tendr\u00e1n algunos conocimientos sobre sus propias especialidades y ning\u00fan conocimiento de otros temas.\u00a0Sin embargo, cuando se combina su conocimiento, tiene conjeturas m\u00e1s precisas para m\u00e1s campos, y la cantidad de temas que su equipo carece de conocimiento se reduce.\u00a0Este es el mismo principio que subyace al aprendizaje conjunto, combinando las predicciones de diferentes miembros del equipo (modelos individuales) para mejorar la precisi\u00f3n y minimizar los errores.<\/span><\/h6>\n
Los estad\u00edsticos han demostrado<\/span><\/a>\u00a0que cuando se le pide a una multitud de personas que adivine la respuesta correcta para una pregunta dada con un rango de respuestas posibles, todas sus respuestas forman una distribuci\u00f3n de probabilidad.\u00a0Las personas que realmente conocen la respuesta correcta elegir\u00e1n la respuesta correcta con confianza, mientras que las personas que eligen las respuestas incorrectas distribuir\u00e1n sus conjeturas en el rango de posibles respuestas incorrectas.\u00a0Volviendo al ejemplo de un juego de preguntas y respuestas, si usted y sus dos amigos saben que la respuesta correcta es A, los tres votar\u00e1n A, mientras que las otras tres personas de su equipo que no conocen la respuesta probablemente lo hagan incorrectamente. adivine B, C, D o E. El resultado es que A tiene tres votos y es probable que las otras respuestas solo tengan uno o dos votos como m\u00e1ximo.<\/span><\/h6>\n
Todos los modelos tienen cierto grado de error.\u00a0Los errores de un modelo ser\u00e1n diferentes de los errores producidos por otro modelo, ya que los modelos en s\u00ed son diferentes por las razones descritas anteriormente.\u00a0Cuando se examinan todos los errores, no se agrupar\u00e1n en torno a una respuesta u otra, sino que estar\u00e1n dispersos.\u00a0Las suposiciones incorrectas se reparten esencialmente entre todas las posibles respuestas incorrectas, anul\u00e1ndose entre s\u00ed.\u00a0Mientras tanto, las suposiciones correctas de los diferentes modelos se agrupar\u00e1n en torno a la respuesta verdadera y correcta.\u00a0Cuando se utilizan m\u00e9todos de formaci\u00f3n por conjuntos,\u00a0<\/span>se puede encontrar la respuesta correcta con mayor fiabilidad<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/h6>\n
M\u00e9todos simples de entrenamiento de conjuntos<\/span><\/h6>\n
Los m\u00e9todos de entrenamiento de conjuntos simples generalmente solo implican la aplicaci\u00f3n de\u00a0<\/span>t\u00e9cnicas de resumen estad\u00edstico<\/span><\/a>\u00a0, como la determinaci\u00f3n de la moda, la media o el promedio ponderado de un conjunto de predicciones.<\/span><\/h6>\n
El modo se refiere al elemento que ocurre con m\u00e1s frecuencia dentro de un conjunto de n\u00fameros.\u00a0Para obtener el modo, los modelos de aprendizaje individuales devuelven sus predicciones y estas predicciones se consideran votos hacia la predicci\u00f3n final.\u00a0La determinaci\u00f3n de la media de las predicciones se realiza simplemente calculando la media aritm\u00e9tica de las predicciones, redondeada al entero entero m\u00e1s cercano.\u00a0Finalmente, se puede calcular un promedio ponderado asignando diferentes ponderaciones a los modelos utilizados para crear predicciones, y las ponderaciones representan la importancia percibida de ese modelo.\u00a0La representaci\u00f3n num\u00e9rica de la predicci\u00f3n de clase se multiplica junto con una ponderaci\u00f3n de 0 a 1.0, las predicciones ponderadas individuales se suman y el resultado se redondea al n\u00famero entero m\u00e1s cercano.<\/span><\/h6>\n
M\u00e9todos avanzados de formaci\u00f3n de conjuntos<\/span><\/h6>\n
Hay tres t\u00e9cnicas principales de formaci\u00f3n por conjuntos avanzados, cada una de las cuales est\u00e1 dise\u00f1ada para tratar un tipo espec\u00edfico de problema de aprendizaje autom\u00e1tico.\u00a0<\/span>Las t\u00e9cnicas de \u201censacado\u201d<\/span><\/a>\u00a0se utilizan para disminuir la varianza de las predicciones de un modelo, y la varianza se refiere a cu\u00e1nto difiere el resultado de las predicciones cuando se basa en la misma observaci\u00f3n.\u00a0<\/span>Las t\u00e9cnicas de “impulso”<\/span><\/a>\u00a0se utilizan para combatir el sesgo de los modelos.\u00a0Finalmente, el\u00a0<\/span>“apilamiento”<\/span><\/a>\u00a0se utiliza para mejorar las predicciones en general.<\/span><\/h6>\n
Los propios m\u00e9todos de aprendizaje por conjuntos se pueden dividir generalmente en uno de dos grupos diferentes: m\u00e9todos secuenciales y m\u00e9todos de conjuntos paralelos.<\/span><\/h6>\n
Los m\u00e9todos de conjunto secuencial reciben el nombre de “secuencial” porque los alumnos \/ modelos base se generan secuencialmente.\u00a0En el caso de los m\u00e9todos secuenciales, la idea fundamental es que se explote la dependencia entre los alumnos de base para obtener predicciones m\u00e1s precisas.\u00a0Los ejemplos mal etiquetados tienen sus pesos ajustados mientras que los ejemplos etiquetados correctamente mantienen los mismos pesos.\u00a0Cada vez que se genera un nuevo alumno, los pesos cambian y la precisi\u00f3n (con suerte) mejora.<\/span><\/h6>\n
A diferencia de los modelos de conjuntos secuenciales, los m\u00e9todos de conjuntos paralelos generan los alumnos base en paralelo.\u00a0Al llevar a cabo el aprendizaje en conjunto paralelo, la idea es aprovechar el hecho de que los alumnos de base tienen independencia, ya que la tasa de error general puede reducirse promediando las predicciones de los alumnos individuales.<\/span><\/h6>\n
Los m\u00e9todos de formaci\u00f3n en conjunto pueden ser de naturaleza homog\u00e9nea o heterog\u00e9nea.\u00a0La mayor\u00eda de los m\u00e9todos de aprendizaje por conjuntos son homog\u00e9neos, lo que significa que utilizan un solo tipo de modelo \/ algoritmo de aprendizaje base.\u00a0En contraste, los conjuntos heterog\u00e9neos hacen uso de diferentes algoritmos de aprendizaje, diversificando y variando a los alumnos para garantizar que la precisi\u00f3n sea lo m\u00e1s alta posible.<\/span><\/h6>\n
Ejemplos de algoritmos de aprendizaje por conjuntos<\/span><\/h6>\n
\"\"<\/h6>\n

Visualizaci\u00f3n de refuerzo de conjuntos.\u00a0Foto: Sirakorn a trav\u00e9s de Wikimedia Commons, CC BY SA 4.0, (https:\/\/commons.wikimedia.org\/wiki\/File:Ensemble_Boosting.svg)<\/span><\/p>\n

Los ejemplos de m\u00e9todos de conjuntos secuenciales incluyen\u00a0<\/span>AdaBoost<\/span><\/a>\u00a0,\u00a0<\/span>XGBoost<\/span><\/a>\u00a0y el\u00a0<\/span>aumento del \u00e1rbol de\u00a0<\/span><\/a>degradado<\/a>\u00a0.\u00a0Todos estos son modelos de impulso.\u00a0Para estos modelos de impulso, el objetivo es convertir a los alumnos d\u00e9biles y de bajo rendimiento en alumnos m\u00e1s poderosos.\u00a0Los modelos como AdaBoost y XGBoost comienzan con muchos estudiantes d\u00e9biles que se desempe\u00f1an un poco mejor que adivinar al azar.\u00a0A medida que contin\u00faa el entrenamiento, se aplican pesos a los datos y se ajustan.\u00a0Los casos que fueron clasificados incorrectamente por los alumnos en rondas anteriores de entrenamiento reciben m\u00e1s peso.\u00a0Una vez que este proceso se repite para el n\u00famero deseado de rondas de entrenamiento, las predicciones se unen mediante una suma ponderada (para tareas de regresi\u00f3n) y un voto ponderado (para tareas de clasificaci\u00f3n).<\/span><\/h6>\n
\"\"<\/h6>\n

El proceso de aprendizaje del ensacado.\u00a0Foto: SeattleDataGuy a trav\u00e9s de Wikimedia Commons, CC BY SA 4.0 (https:\/\/commons.wikimedia.org\/wiki\/File:Bagging.png)<\/span><\/p>\n

Un ejemplo de un modelo de conjunto paralelo es un\u00a0clasificador de\u00a0<\/span>bosque aleatorio<\/span><\/a>\u00a0, y bosques aleatorios tambi\u00e9n es un ejemplo de una t\u00e9cnica de ensacado.\u00a0El t\u00e9rmino “ensacado” proviene de “agregaci\u00f3n bootstrap”.\u00a0Las muestras se toman del conjunto de datos total mediante una t\u00e9cnica de muestreo conocida como “muestreo bootstrap”, que los estudiantes de base utilizan para hacer predicciones.\u00a0Para las tareas de clasificaci\u00f3n, los resultados de los modelos base se agregan mediante votaci\u00f3n, mientras que se promedian juntos para las tareas de regresi\u00f3n.\u00a0Random Forests utiliza \u00e1rboles de decisi\u00f3n individuales como aprendices b\u00e1sicos, y cada \u00e1rbol del conjunto se construye con una muestra diferente del conjunto de datos.\u00a0Tambi\u00e9n se utiliza un subconjunto aleatorio de caracter\u00edsticas para generar el \u00e1rbol.\u00a0Lo que lleva a \u00e1rboles de decisiones individuales altamente aleatorizados, que se combinan para proporcionar predicciones confiables.<\/span><\/h6>\n
\"\"<\/h6>\n

Visualizaci\u00f3n de apilamiento de conjuntos.\u00a0Foto: Supun Setunga a trav\u00e9s de Wikimedia Commons, CC BY SA 4.0 (https:\/\/commons.wikimedia.org\/wiki\/File:Stacking.png)<\/span><\/p>\n

En t\u00e9rminos de t\u00e9cnicas de conjuntos de apilamiento, los modelos de clasificaci\u00f3n o regresi\u00f3n m\u00faltiple se combinan a trav\u00e9s de un metamodelo de nivel superior.\u00a0Los modelos base de nivel inferior se entrenan al ser alimentados con el conjunto de datos completo.\u00a0Los resultados de los modelos base se utilizan luego como caracter\u00edsticas para entrenar el metamodelo.\u00a0Los modelos de conjuntos de apilamiento suelen ser de naturaleza heterog\u00e9nea.<\/span><\/h6>\n

Fuente:<\/p>\n

Nelson, D. (2020, 26 octubre). What is Ensemble Learning? Recuperado 27 de octubre de 2020, de https:\/\/www.unite.ai\/what-is-ensemble-learning\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Una de las\u00a0t\u00e9cnicas de\u00a0aprendizaje autom\u00e1tico\u00a0m\u00e1s poderosas\u00a0es el aprendizaje por conjuntos.\u00a0El\u00a0aprendizaje\u00a0conjunto\u00a0es el uso de m\u00faltiples modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la confiabilidad y precisi\u00f3n de las predicciones.\u00a0Sin embargo, \u00bfc\u00f3mo conduce el uso de m\u00faltiples modelos de aprendizaje autom\u00e1tico a predicciones m\u00e1s precisas?\u00a0\u00bfQu\u00e9 tipo de t\u00e9cnicas se utilizan para crear modelos de aprendizaje por conjuntos?\u00a0Exploraremos la […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":20871,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-20870","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"\n\u00bfQu\u00e9 es Ensemble Learning? - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ai-101que-es-ensemble-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfQu\u00e9 es Ensemble Learning? 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