انسمبل طریقے کئی مشین سیکھنے کے ماڈلوں کو ملا کر تاکہ حقیقت اور حقیقت کو بہتر بنایا جا سکے. وہ مختلف الجبرا کی قوت کو بہتر بنانے کے لیے وسیع پیمانے پر مہارت کے ساتھ کام کرنے کے کام میں استعمال ہوتے ہیں اور غلطیاں کم کرتے ہیں۔اس مضمون میں کلیدی ڈیزائن اصولوں پر تحقیق کی جاتی ہے اور عام انصرام تکنیکوں کی مثالیں فراہم کی جاتی ہیں۔

انتہائی اہم اصول

انسبل طریقوں کے پیچھے بنیادی تصور یہ ہے کہ کئی ماڈلوں کی پیش گوئیوں کو حتمی برآمد کرنے کے لیے ترتیب دیا جائے۔یہ طریقہ انفرادی نمونے کی تفریق اور اختلاف کو منفرد بنانے میں مدد دیتا ہے دو بنیادی اصولوں میں تفریق اور آزادی ہے جو مؤثر انصصصصصصصص کے لیے ضروری ہیں۔

فعال انسبل ڈیزائن میں مختلف ماڈل منتخب کرنا شامل ہے جو مختلف غلطیاں کرتا ہے ان ماڈلز کو ووٹنگ یا ان کے ساتھ مجموعی کارکردگی کے ذریعے ملانا. انسرنگ ماڈلز کو کافی حد تک آزادانہ طور پر انساب کی خامیوں کو ختم کرنے کے قابل بنا سکتا ہے جو انسبل کے مفادات کو کم کر سکتا ہے۔

عام قسم کے انسیمبل ٹیکنیکز

مختلف انصناف سیکھنے میں مقبول ہیں، جن میں سے ہر ایک کے ساتھ مخصوص انداز میں:

  • : بوٹستراکل کے استعمال میں کئی ماڈل بنانے اور ان کی پیش گوئیوں کو جیسا کہ رانڈو جنگلات میں۔
  • Boosing: سیکینال ٹرینوں کے ماڈل، سابق غلطیوں کی اصلاح پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے ایڈابٹ اور گر ⁇ بوستنگ کی طرف سے تیار کردہ ٹریننگ۔
  • اسٹیکنگ:] ان کی برآمدات پر ایک میگا-منڈل کو تربیت دیتے ہوئے مختلف قسم کے ماڈلز کو تشکیل دیتے ہیں۔

ڈیزائن میں مثالیں اور مثالیں دی گئی ہیں۔

مثال کے طور پر ، جب ایک انس‌مبل ڈیزائن کرنا ، ماڈلوں کی مختلف قیمتوں ، شمار‌شُدہ نظام کی تعبیر پر غور کرنا اور جمع نظام کی وضاحت کرنا ۔

مناسب طریقے سے استعمال کرنے میں مناسب بنیادوں کا انتخاب کرنا ، ہائیپرپرمیٹرز اور الگ الگ ڈیٹا سیٹوں پر کارکردگی شامل ہے ۔