Integrasi Dua Model Deep Learning untuk Otomasi Industri yang Ditingkatkan

Pembelajaran dalam adalah alat yang sangat berharga dalam arsanal analis data dengan aplikasi baru di berbagai bidang, termasuk aplikasi industri. Prinsip kerja dasar pembelajaran dalam adalah menggunakan volume data yang besar untuk membangun model yang dapat membuat prediksi yang akurat.

Mari kita pertimbangkan contoh kecil di mana insinyur otomasi industri mungkin mengalami kebutuhan untuk menggabungkan dua model pembelajaran dalam. Perusahaan smartphone menggunakan lini produksi yang memproduksi beberapa model smartphone. Penglihatan komputer yang menggunakan algoritma pembelajaran dalam melakukan kontrol kualitas lini produksi.

Saat ini, lini produksi membangun dua smartphone: Telepon A dan Telepon B. Model A dan B melakukan kontrol kualitas untuk Telepon A dan B, masing-masing. Perusahaan memperkenalkan smartphone baru, Telepon C. Fasilitas produksi mungkin memerlukan model baru untuk melakukan kontrol kualitas untuk telepon ketiga yang disebut Model C. Membangun model baru memerlukan sejumlah besar data dan waktu.

Alternatif lainnya adalah menggabungkan pelajaran dari Model A dan B untuk membangun Model C. Model gabungan dapat melakukan kontrol kualitas dengan penyesuaian kecil pada bobotnya.

Skenario lain di mana model perlu digabungkan adalah ketika model baru harus melakukan dua tugas secara bersamaan. Dua model pembelajaran dalam dapat melakukan tugas ini. Model yang perlu mengklasifikasikan kumpulan data dan membuat prediksi di setiap kategori dapat dibuat dengan menggabungkan dua model: satu yang dapat mengklasifikasikan kumpulan data besar dan satu yang dapat membuat prediksi.

Ensemble Learning

Menggabungkan beberapa model pembelajaran dalam adalah ensemble learning. Ini dilakukan untuk membuat prediksi, klasifikasi, atau fungsi lain dari model pembelajaran dalam yang lebih baik. Ensemble learning juga dapat menciptakan model baru dengan fungsionalitas gabungan dari berbagai model pembelajaran dalam.

Menciptakan model baru memiliki banyak manfaat dibandingkan melatih model baru sepenuhnya dari awal.

• Memerlukan sangat sedikit data untuk melatih model gabungan karena sebagian besar pelajaran berasal dari model gabungan.
• Membutuhkan waktu lebih sedikit untuk membangun model gabungan dibandingkan membangun model baru.
• Memerlukan sumber daya komputasi yang lebih sedikit saat model digabungkan.
• Model gabungan baru memiliki akurasi dan kemampuan yang lebih tinggi daripada yang digabungkan untuk mendapatkan model baru.

Karena berbagai keuntungan ensemble learning, ini sering dilakukan untuk menciptakan model baru. Algoritma, paket, dan model terlatih pembelajaran dalam yang masing-masing harus menggabungkan berbagai model, dan sebagian besar algoritma pembelajaran dalam yang canggih ditulis dengan Python.

Mengetahui Python dan alat pembelajaran dalam yang masing-masing digunakan adalah syarat untuk menggabungkan berbagai model. Setelah semuanya siap, berbagai teknik diimplementasikan untuk menggabungkan berbagai algoritma pembelajaran dalam. Mereka dijelaskan di bagian-bagian berikut.

(Weighted) Average Method

Dalam metode ini, rata-rata dari dua model digunakan sebagai model baru. Ini adalah metode paling sederhana untuk menggabungkan dua model pembelajaran dalam. Model yang dibuat dengan mengambil rata-rata sederhana dari dua model memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dua model yang digabungkan.

Untuk meningkatkan akurasi dan hasil model gabungan lebih lanjut, rata-rata bobot adalah opsi yang feasible. Bobot yang diberikan kepada berbagai model dapat didasarkan pada performa model atau pada jumlah pelatihan yang dilakukan setiap model. Dalam metode ini, dua model yang berbeda digabungkan untuk membentuk model baru.

Bagging Method

Model pembelajaran dalam yang sama dapat memiliki banyak iterasi. Iterasi yang berbeda akan dilatih dengan kumpulan data yang berbeda dan memiliki tingkat perbaikan yang berbeda. Menggabungkan versi yang berbeda dari model pembelajaran dalam yang sama adalah metode bagging.

Metodologinya tetap sama dengan metode rata-rata. Versi yang berbeda dari model pembelajaran dalam yang sama digabungkan dalam cara rata-rata sederhana atau rata-rata bobot. Metode ini membantu menciptakan model baru yang tidak memiliki bias konfirmasi yang terbentuk dengan satu model, menjadikan model lebih akurat dan berperforma tinggi.

Boosting Method

Metode boosting mirip dengan menggunakan loop umpan balik untuk model. Performa model digunakan untuk menyesuaikan model yang berikutnya. Ini menciptakan loop umpan balik positif yang mengakumulasi semua faktor yang berkontribusi pada keberhasilan model.

Metode boosting mengurangi bias dan variansi yang dialami oleh model. Ini mungkin karena sisi negatif tersebut difilter dalam iterasi berikutnya. Boosting dapat dilakukan dengan dua cara yang berbeda: boosting berbasis bobot dan boosting berbasis residual.

Concatenation Method

Metode ini digunakan ketika berbagai sumber data akan digabungkan ke dalam model yang sama. Teknik penggabungan ini menerima input yang berbeda dan menyatukannya ke dalam model yang sama. Himpunan data yang dihasilkan akan memiliki lebih banyak dimensi dibandingkan himpunan data asli.

Saat dilakukan beberapa kali secara berurutan, dimensi data akan tumbuh menjadi angka yang sangat besar, yang dapat menyebabkan overfitting dan kehilangan informasi kritis, sehingga mengurangi performa model gabungan.

Stacking Method

Metode stacking untuk ensemble model pembelajaran dalam mengintegrasikan berbagai metode untuk mengembangkan model pembelajaran dalam menggunakan performa iterasi sebelumnya untuk meningkatkan model sebelumnya. Menambahkan elemen pengambilan rata-rata bobot ke dalam model tumpukan ini meningkatkan kontribusi positif untuk sub-model.

Demikian pula, teknik bagging dan teknik concatenation dapat ditambahkan ke dalam model. Metode menggabungkan berbagai teknik untuk menggabungkan model dapat meningkatkan performa model gabungan.

Metodologi, teknik, dan algoritma yang dapat digunakan untuk menggabungkan model pembelajaran dalam tak terhitung jumlahnya dan selalu berkembang. Akan ada teknik baru untuk menyelesaikan tugas yang sama dengan hasil yang lebih baik. Ide-ide kunci untuk mengetahui tentang menggabungkan model adalah sebagai berikut.

• Menggabungkan model pembelajaran dalam juga disebut ensemble learning.
• Menggabungkan berbagai model dilakukan untuk meningkatkan performa model pembelajaran dalam.
• Membangun model baru dengan penggabungan membutuhkan waktu, data, dan sumber daya komputasi yang lebih sedikit.
• Metode paling umum untuk menggabungkan model adalah dengan mengambil rata-rata beberapa model, di mana mengambil rata-rata bobot meningkatkan akurasi.
• Bagging, boosting, dan concatenation adalah metode lain yang digunakan untuk menggabungkan model pembelajaran dalam.
• Stacked ensemble learning menggunakan berbagai teknik penggabungan untuk membangun model.