アンサンブル学習とは？毒舌で解説！

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アンサンブル学習とは、バカみたいに一つのモデルだけに頼らず、複数のモデルを使って結果を出そうとする手法です。要するに、一匹狼のやり方はリスクが高すぎるから、チームプレイで安定を狙おうってわけです。一見、賢いやり方に思えますが、実際には各モデルの弱点を補い合う、まるで共依存の人間関係みたいなものです。例えば、あなたが友達と焼肉に行った時、一人だけがチーズを頼んで、みんながガーリックを頼むなんて、完全にバランスを欠いているでしょう。誰が見ても茶番で、結果的には美味しい焼肉にありつけないのと同じ。アンサンブル学習も、要はこういうことなんです。オリジナルな解決が求められる場面では、たくさんのモデルに集まってもらわないと、いい結果は生まれません。ただ集まってるだけで、意味ないですけどね。

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