Ensemble Learning
Categoria
Fundamentos de IA
Ensemble Learning e a tecnica de combinar multiplos modelos para obter previsoes mais robustas e precisas do que qualquer modelo individual. As estrategias principais sao Bagging, Boosting e Stacking.
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O que e Ensemble Learning?
Ensemble Learning e uma abordagem que combina multiplos modelos de ML para produzir previsoes superiores as de qualquer modelo individual. Baseia-se no principio de que a sabedoria coletiva supera a individual.
Estrategias Principais
- Bagging: treina modelos em paralelo com subconjuntos aleatorios dos dados
- Boosting: treina modelos sequencialmente, cada um corrigindo erros do anterior
- Stacking: usa previsoes de modelos base como entrada para um meta-modelo
- Voting: combina previsoes por votacao ou media
Vantagens
Ensembles geralmente apresentam menor variancia, melhor generalizacao e maior robustez do que modelos individuais. Sao frequentes vencedores em competicoes de ciencia de dados.
Exemplos
Random Forest (bagging), XGBoost (boosting) e stacking de modelos diversos sao implementacoes populares. Na Trilion, ensemble learning e uma estrategia avancada utilizada quando a maxima acuracia e necessaria em projetos criticos.
