ការរកឃើញនៃវិធីសាស្រ្តក្រុម
នៅក្នុងពិភពវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យថាមវន្ត វិធីសាស្ត្រប្រមូលផ្តុំបានបង្កើតខ្លួនជាឧបករណ៍សំខាន់សម្រាប់អ្នកជំនាញដែលស្វែងរកការបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃគំរូទស្សន៍ទាយ។ យើងនឹងស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃវិធីសាស្រ្តទាំងនេះ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការវិភាគកាន់តែស៊ីជម្រៅ និងច្បាស់លាស់នៃទិន្នន័យ។
វិធីសាស្រ្តរួម ដូចជាការវេចខ្ចប់ ឬការជំរុញ ផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តសហការ ដែលម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីនជាច្រើនធ្វើការជាមួយគ្នា ដើម្បីផ្តល់នូវការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវជាងអ្វីដែលទទួលបានដោយគំរូតែមួយ។ ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានេះមិនត្រឹមតែធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការពាក់លើស ដែលជាបញ្ហាទូទៅនៅក្នុងវិស័យគំរូទិន្នន័យ។
តាមរយៈការបញ្ចូលខ្លួនអ្នកនៅក្នុងវគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះ អ្នកនឹងត្រូវបានណែនាំតាមរយៈគោលគំនិតសំខាន់ៗដែលនៅពីក្រោយវិធីសាស្ត្រទាំងនេះ ដោយរៀបចំឱ្យអ្នកបញ្ចូលពួកវាយ៉ាងប៉ិនប្រសប់ទៅក្នុងគម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនាពេលអនាគតរបស់អ្នក។ មិនថាអ្នកជាអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងដែលកំពុងស្វែងរកការបង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំ ឬអ្នកជំនាញដែលមានបទពិសោធន៍ដែលកំពុងសម្លឹងរកមើលការកែលម្អជំនាញរបស់អ្នកទេ ការបណ្តុះបណ្តាលនេះផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវការណែនាំពេញលេញ និងស៊ីជម្រៅទៅកាន់ពិភពនៃវិធីសាស្រ្តប្រមូលផ្តុំ។
ប្រសិទ្ធភាពនៃការដាក់ថង់ និងការជំរុញ
ការដាក់កាបូប និងការជំរុញគឺជាបច្ចេកទេសរួមគ្នាពីរដែលបានធ្វើបដិវត្តវិធីដែលអ្នកជំនាញខិតទៅជិតគំរូទស្សន៍ទាយ។ ការដាក់ថង់ ឬ Bootstrap Aggregating រួមមានការបញ្ចូលគ្នានូវលទ្ធផលនៃម៉ូដែលជាច្រើនដើម្បីទទួលបានការព្យាករណ៍ដែលមានស្ថេរភាព និងរឹងមាំជាងមុន។ បច្ចេកទេសនេះមានប្រសិទ្ធភាពជាពិសេសក្នុងការកាត់បន្ថយភាពខុសប្លែកគ្នា និងជៀសវាងការស្លៀកពាក់លើសទម្ងន់។
ម្យ៉ាងវិញទៀត Boosting ផ្តោតលើការកែតម្រូវកំហុសដែលធ្វើឡើងដោយម៉ូដែលមុនៗ។ ដោយការចាត់ថ្នាក់ទម្ងន់ខ្ពស់ជាងទៅនឹងការសង្កេតដែលបានចាត់ថ្នាក់មិនសូវល្អ ការជំរុញធ្វើឱ្យដំណើរការនៃគំរូកាន់តែប្រសើរឡើងជាលំដាប់។ វិធីសាស្រ្តនេះមានអនុភាពសម្រាប់ការបង្កើនភាពជាក់លាក់ និងកាត់បន្ថយភាពលំអៀង។
ការរុករកបច្ចេកទេសទាំងនេះបង្ហាញពីសក្តានុពលរបស់ពួកគេក្នុងការបំប្លែងពីរបៀបដែលទិន្នន័យត្រូវបានវិភាគ និងបកស្រាយ។ តាមរយៈការរួមបញ្ចូលការវេចខ្ចប់ និងការជំរុញទៅក្នុងការវិភាគរបស់អ្នក អ្នកនឹងអាចទាញការសន្និដ្ឋានបានកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងធ្វើឱ្យគំរូព្យាករណ៍របស់អ្នក។
ដើមឈើចៃដន្យ ដែលជាការច្នៃប្រឌិតដ៏សំខាន់
ដើមឈើចៃដន្យ ឬ Random Forests តំណាងឱ្យការរីកចំរើនយ៉ាងសំខាន់ក្នុងវិស័យវិធីសាស្រ្តប្រមូលផ្តុំ។ ពួកគេរួមបញ្ចូលគ្នានូវមែកធាងការសម្រេចចិត្តជាច្រើនដើម្បីបង្កើតគំរូដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងរឹងមាំជាងមុន។ មែកធាងនីមួយៗត្រូវបានសាងសង់ដោយប្រើសំណុំរងចៃដន្យនៃទិន្នន័យ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យភាពចម្រុះត្រូវបានណែនាំទៅក្នុងគំរូ។
គុណសម្បត្តិចម្បងមួយនៃដើមឈើចៃដន្យគឺសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការដោះស្រាយអថេរមួយចំនួនធំដោយមិនតម្រូវឱ្យមានការជ្រើសរើសជាមុន។ លើសពីនេះ ពួកវាផ្តល់នូវភាពធន់ទ្រាំដ៏ល្អចំពោះទិន្នន័យដែលរំខាន ឬមិនពេញលេញ។
អត្ថប្រយោជន៍សំខាន់មួយទៀតគឺសារៈសំខាន់នៃអថេរ។ ដើមឈើចៃដន្យវាយតម្លៃផលប៉ះពាល់នៃអថេរនីមួយៗលើការព្យាករណ៍ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកំណត់អត្តសញ្ញាណកត្តាសំខាន់ៗដែលមានឥទ្ធិពលលើគំរូ។ លក្ខណៈនេះមានតម្លៃសម្រាប់ការយល់ដឹងពីទំនាក់ទំនងមូលដ្ឋាននៅក្នុងទិន្នន័យ។
សរុបមក ដើមឈើចៃដន្យគឺជាឧបករណ៍សំខាន់មួយសម្រាប់វិជ្ជាជីវៈណាមួយដែលចង់ទាញយកសក្តានុពលនៃវិធីសាស្រ្តប្រមូលផ្តុំយ៉ាងពេញលេញ។ ពួកគេផ្តល់នូវការរួមបញ្ចូលគ្នាតែមួយគត់នៃភាពជាក់លាក់ ភាពរឹងមាំ និងការបកស្រាយ។
