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定義
複数のモデルからの予測を組み合わせて堅牢性または精度を向上させます。
関連用語
機械学習 (ML)
システムがデータからパターンを学習し、時間の経過とともに改善できるようにする方法。
API(アプリケーションプログラミングインターフェース)
あるソフトウェア システムが別のシステムにリクエストを送信し、別のシステムからの応答を受信するための構造化された方法。
ベースラインモデル
より複雑なアプローチが実際に結果を改善するかどうかを比較するために使用される単純な参照モデル。
コンピュータビジョン
画像やビデオから意味を抽出する AI の分野。
継続的な学習
モデルが事前の知識を忘れることなく新しいデータから学習し続けることができるトレーニング アプローチ。
データ拡張
モデルの一般化を改善するために変更されたトレーニング サンプルを作成する手法。
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Ensemble Methods and Gradient Boosting
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