多数決

集団学習とは、複数の学習器を組み合わせ、個々の弱点を補完し合うことで、全体としてより強力な予測模型を構築する技法です。単独の学習器では捉えきれない複雑な事象に対し、複数の視点を取り入れることで、より的確な予測を可能にします。具体的には、異なる算法や設定で学習させた複数の模型を用意し、その予測結果を統合します。統合方法には、多数決や重み付け、更には、他の学習器の予測を基に学習する高度な手法も存在します。画像認識や自然言語処理など、幅広い分野で活用されており、実用的な機械学習において重要な選択肢となっています。近年、計算資源の向上により、大規模な集団学習模型の構築が可能になり、その重要性は増しています。この手法により、個々の模型の限界を超え、複雑な問題への対処が可能です。また、集団学習は、模型の解釈可能性を高め、予測に対する理解を深める上でも有効です。