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Definición - ¿Qué significa embolsar?
La "agregación" o agregación de arranque es un tipo específico de proceso de aprendizaje automático que utiliza el aprendizaje conjunto para desarrollar modelos de aprendizaje automático. Iniciada en la década de 1990, esta técnica utiliza grupos específicos de conjuntos de entrenamiento donde algunas observaciones pueden repetirse entre diferentes conjuntos de entrenamiento.
Techopedia explica Bagging
La idea del embolsado se ha utilizado ampliamente en el aprendizaje automático para crear un mejor ajuste para los modelos. La idea es que si toma varias unidades independientes de aprendizaje automático, pueden funcionar colectivamente mejor que una unidad que tendría más recursos.
Para ilustrar realmente cómo funciona esto, piense en cada parte del proceso de embolsado como un cerebro individual. Sin el embolsado, el aprendizaje automático consistiría en un cerebro realmente inteligente trabajando en un problema. Con el ensacado, el proceso consiste en muchos "cerebros débiles" o cerebros menos fuertes que colaboran en un proyecto. Cada uno tiene su dominio del pensamiento, y algunos de esos dominios se superponen. Cuando juntas el resultado final, está mucho más evolucionado de lo que sería con un solo "cerebro".
En un sentido muy real, la filosofía del embolsado puede ser descrita por un axioma muy antiguo que precede a la tecnología por bastantes años: "dos cabezas son mejores que una". En el ensacado, 10 o 20 o 50 cabezas son mejores que una, porque los resultados se toman en conjunto y se agregan en un mejor resultado. El ensacado es una técnica que puede ayudar a los ingenieros a combatir el fenómeno del "sobreajuste" en el aprendizaje automático donde el sistema no se ajusta a los datos o al propósito.
