アンサンブル

アンサンブル法のコアコンセプト

アンサンブル法は、複数のモデル（しばしば基本学習者や弱い学習者と呼ばれる）の多様性を活用することで、予測エラーを減らし、全体的なパフォーマンスを向上させる。核となる考え方は、異なるモデルがデータの異なるサブセットで異なるタイプのエラーを起こす可能性があるということである。予測結果を組み合わせることで、多くの場合、これらの誤差は平均化され、あるいは相殺される。アンサンブル手法の成功の鍵は、ベースモデル間の十分な多様性を確保することである。この多様性は、異なる学習アルゴリズムの使用（決定木とSVMの組み合わせなど）、（バギング（Bagging）のように）学習データの異なるサブセットでのモデルの学習、同じアルゴリズムで異なるハイパーパラメータの使用など、様々な戦略によって達成することができる。

アンサンブル法の利点

アンサンブル手法を採用することは、機械学習（ML）においていくつかの大きな利点がある：

• 予測精度の向上：アンサンブルは、単一の寄与モデルよりも高い精度を達成することが多い。
• ロバスト性と安定性の向上：最終的な予測は、単一のモデルの特異性やトレーニングデータのばらつきに影響されにくくなります。
• オーバーフィットのリスクの低減：予測値を平均化することで、アンサンブルは複雑なモデルが学習データにオーバーフィットする傾向を緩和することができる。

アンサンブル法の種類

一般的なアンサンブル技法はいくつか存在し、それぞれモデルを組み合わせるための明確なアプローチを持っている：

• バギング（ブートストラップ集計）．学習データの異なるランダム・サブセット（置換あり）で同じベース・アルゴリズムの複数のインスタンスを学習し、それらの予測値を平均化する。ランダムフォレストがよく知られた例である。
• ブースティング：モデルを順次構築し、新しいモデルごとに前のモデルで生じたエラーを修正することに焦点を当てる。例えば、AdaBoost、勾配ブースティング・マシン（GBM）、XGBoost、LightGBMなどがある。
• スタッキング（Stacked Generalization）：メタモデル（例：ロジスティック回帰）をトレーニングして、それらの出力をどのように組み合わせるのが最適かを学習することで、複数の異なるベースモデル（異種学習者）からの予測を組み合わせる。

モデル・アンサンブル」という用語は、しばしば「アンサンブル」と同じ意味で使われ、複数のモデルを組み合わせるという同じ概念を指します。 YOLOv5モデル・アンサンブルの戦略を探ることができます。

アンサンブル法の実世界での応用

アンサンブル手法は、AIシステムのパフォーマンスを向上させるために、さまざまな領域で広く使われている：

1. コンピュータビジョン：次のようなモデルを使用した物体検出のようなタスク Ultralytics YOLOのようなモデルを使用した物体検出のようなタスクでは、アンサンブルは、異なる補強や異なる段階（チェックポイント）で訓練されたモデルからの予測を組み合わせることを含むことができる。これにより、天候の変化やオブジェクトのオクルージョンのような困難なシナリオにおける検出のロバスト性が向上します。
2. 医療診断：アンサンブルは医用画像解析において、様々な患者データで訓練された異なるアルゴリズムやモデルからの診断を組み合わせるために使用される。例えば、CNNと Vision Transformer (ViT)の出力を組み合わせることで、スキャンの異常を検出するためのより信頼性の高い予測を提供し、誤診のリスクを減らすことができる。

アンサンブルは強力である反面、学習とモデル展開のための複雑さと計算量が増加する。しかし、パフォーマンスが大幅に向上するため、重要なアプリケーションではこれらのコストが正当化されることがよくあります。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、複数のモデルの管理とトレーニングを簡素化し、効果的なアンサンブルの作成を容易にします。