Ensemblejärjestelmät

Ensemblejärjestelmät, eli yhdistelmäjärjestelmät, ovat tietojenkäsittelyssä ja koneoppimisessa käytettyjä menetelmiä, joissa useita yksittäisiä malleja tai algoritmeja yhdistetään ennustusten parantamiseksi. Ajatuksena on, että useiden mallien virheet voivat kumota toisiaan, mikä johtaa tarkempaan ja vakaampaan lopputulokseen kuin yksittäisen mallin avulla saavutettavissa olisi. Ensemblejärjestelmiä käytetään monilla aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja ennakoivassa analytiikassa.

Yleisiä ensemble-tekniikoita ovat esimerkiksi bagatellisointi (bagging), jossa samaa oppimisalgoritmia käytetään useita kertoja eri osajoukkoihin syötedataa, ja porrastus (boosting), jossa mallit koulutetaan peräkkäin, ja jokainen uusi malli pyrkii korjaamaan edellisten mallien virheitä. Pinoaaminen (stacking) on toinen menetelmä, jossa eri tyyppisiä malleja koulutetaan ja niiden ennusteita käytetään syötteenä meta-mallille, joka tekee lopullisen ennusteen. Ensemblejärjestelmät voivat parantaa mallin suorituskykyä vähentämällä sekä harhaa että varianssia, mikä tekee niistä tehokkaan työkalun monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen.