Ensemble Learning (การเรียนรู้แบบกลุ่ม) เป็นเทคนิคหนึ่งในการสร้างและพัฒนาโมเดลทำนาย (Predictive Models) และโมเดลจำแนก (Classification Models) โดยการรวมกันของหลายโมเดลย่อย (Sub-Models) หรือตัวจำแนกหรือตัวทำนายหลาย ๆ ตัวเข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการทำนายหรือจำแนกข้อมูล การใช้งานแบบกลุ่มนี้มีเป้าหมายเพื่อลด Bias และ Variance ในการทำนาย และลดโอกาสในการเกิด Overfitting หรือ Underfitting ของโมเดล ซึ่งช่วยให้สามารถประยุกต์ใช้กับชุดข้อมูลที่มีความซับซ้อนหรือขนาดใหญ่ได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถค้นหาและเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของข้อมูลได้มากขึ้น ด้วยเหตุนี้ การใช้งาน Ensemble Learning เป็นที่นิยมในการแก้ไขปัญหาที่มีความซับซ้อนสูง หรือความลำบากในการสร้างโมเดลทำนายที่แม่นยำและน่าเชื่อถือ
เทคนิคการใช้งาน Ensemble Learning ที่นิยมมีดังนี้:
- Bagging (Bootstrap Aggregating): คือการสร้างหลายโมเดลย่อยด้วยการสุ่มข้อมูลจากชุดข้อมูลต้นฉบับโดยใช้เทคนิค Bootstrap หลายครั้ง แล้วนำมาเรียนรู้และทำนายหากข้อมูลที่มากกว่า 1 โมเดล จากนั้นให้โมเดลย่อยทำการโหวตหรือคำนวณเฉลี่ยผลลัพธ์ในการทำนายเพื่อได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและน่าเชื่อถือกว่า
- Boosting: คือการสร้างโมเดลย่อยหลาย ๆ โมเดลต่อเนื่อง โดยให้โมเดลทำนายข้อมูลในชุดข้อมูลที่เหลือมากับข้อมูลที่โมเดลทำนายผิดหรือไม่แม่นยำมาก่อน แล้วเน้นให้โมเดลย่อยใหม่ทำนายข้อมูลที่เหลือที่มากับข้อมูลที่ผิดพลาดของโมเดลที่ทำนายก่อนหน้านี้ ซึ่งการเรียนรู้แบบนี้จะช่วยปรับปรุงโมเดลให้แม่นยำมากขึ้น
- Stacking: คือการรวมผลลัพธ์ที่ทำนายจากหลายโมเดลย่อยในขั้นตอนต่อไป โดยให้โมเดลย่อยทำนายผลลัพธ์ใหม่ในชุดข้อมูลที่เหลือและนำผลลัพธ์ที่ทำนายมาเป็นข้อมูลที่นำเข้าให้กับโมเดลหลายๆ โมเดล โดยที่หนึ่งในขั้นตอนนี้จะเป็นการเรียนรู้ที่มีความแม่นยำมากขึ้นและน่าเชื่อถือ
- Voting: คือการรวมผลลัพธ์การทำนายจากหลายๆ โมเดลย่อยด้วยการโหวต ซึ่งสามารถทำให้ได้ผลลัพธ์การทำนายที่แม่นยำและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น
การใช้งาน Ensemble Learning เป็นที่นิยมในการแก้ไขปัญหาที่มีความซับซ้อนสูงหรือความลำบากในการสร้างโมเดลทำนายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำนายและจำแนกข้อมูล การสร้างโมเดลทำนายที่แม่นยำและน่าเชื่อถืออาจเป็นเรื่องยากในบางกรณี เนื่องจากปัญหาที่พบอาจมีความซับซ้อนสูง หรือมีข้อมูลที่ไม่สมดุลกัน การใช้งาน Ensemble Learning ช่วยเพิ่มความแม่นยำให้กับโมเดลทำนายได้ดีขึ้นด้วยการรวมผลลัพธ์จากหลายๆ โมเดลย่อยเข้าด้วยกัน และลดโอกาสในการเกิดปัญหา Overfitting หรือ Underfitting ในโมเดลทำนาย
เมื่อความซับซ้อนหรือความลำบากของปัญหาทำให้ไม่สามารถสร้างโมเดลทำนายที่มีประสิทธิภาพสูงด้วยโมเดลเดียว การใช้งาน Ensemble Learning เป็นทางเลือกที่ดีเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพในการทำนายของโมเดล ซึ่งสามารถเลือกใช้เทคนิค Ensemble Learning ต่าง ๆ ได้ตามความเหมาะสมของปัญหาและประเภทของข้อมูลที่มีอยู่
การใช้งาน Ensemble Learning ในการแก้ไขปัญหาควรคำนึงถึงประสิทธิภาพและความคุ้มค่าในการนำเสนอผลลัพธ์ โดยควรใช้เทคนิคที่เหมาะสมกับการแก้ไขปัญหาและสภาพแวดล้อมที่ใช้ในการสร้างโมเดล รวมถึงควรคำนึงถึงข้อจำกัดและความเหมาะสมในการประยุกต์ใช้เทคนิค Ensemble Learning เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพในการทำนายและจำแนกข้อมูลในงานการเรียนรู้และปัญหาที่มีความซับซ้อนสูง