段階的学習の有効性

Pythonで学ぶアンサンブル手法

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

集合学習 vs 段階的学習

集合学習

  • 原理: 群衆の知恵
  • 独立した推定器
  • 同じ目標に同じ課題で学習
  • 並列構築

段階的学習

  • 原理: 反復学習
  • 依存した推定器
  • 同じ目標に異なる課題で学習
  • 逐次構築
Pythonで学ぶアンサンブル手法

段階的学習

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段階的学習のステップ例:

  1. 初回試行（初期モデル）
  2. フィードバック（モデル評価）
  3. 誤り修正（後続モデル）
Pythonで学ぶアンサンブル手法

ノイズへの当てはめ

ホワイトノイズ

  • 誤差は無相関
  • 誤差は不偏かつ分散一定

改善許容度

  • もし「性能差」 < 「改善しきい値」なら:
    • 学習を停止
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