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パターン認識タスクにおける最先端のアンサンブル学習アルゴリズム？
この質問の構造は次のとおりです。最初にアンサンブル学習の概念を提供し、さらにパターン認識タスクのリストを提供し、次にアンサンブル学習アルゴリズムの例を挙げ、最後に私の質問を紹介します。すべての補足情報を必要としない人は、単に見出しを見て、私の質問にまっすぐ進むかもしれません。 アンサンブル学習とは何ですか？ ウィキペディアの記事によると： 統計および機械学習では、アンサンブルメソッドは複数の学習アルゴリズムを使用して、構成学習アルゴリズムのみの場合よりも優れた予測パフォーマンスを取得します。通常は無限である統計力学の統計アンサンブルとは異なり、機械学習アンサンブルは代替モデルの具体的な有限セットのみを参照しますが、通常、これらの代替モデルの間にはるかに柔軟な構造が存在します。 パターン認識タスクの例： 光学式文字認識 バーコード認識 ナンバープレートの認識 顔検出 音声認識 画像認識 文書分類 アンサンブル学習アルゴリズムの例： PRタスクに使用される次のアンサンブル学習アルゴリズム（Wikiによる）： アンサンブル学習アルゴリズム（複数の学習アルゴリズムを組み合わせるための教師付きメタアルゴリズム）： ブースティング（主にバイアスを減らすための機械学習アンサンブルメタアルゴリズム、教師あり学習の分散、および弱い学習者を強い学習者に変換する機械学習アルゴリズムのファミリー） ブートストラップ集約（「バギング」）（統計的分類と回帰で使用される機械学習アルゴリズムの安定性と精度を改善するために設計された機械学習アンサンブルメタアルゴリズム）。 アンサンブル平均化（1つのモデルを作成するのではなく、複数のモデルを作成し、それらを組み合わせて目的の出力を生成するプロセス。モデルのさまざまなエラーが「平均化」されるため、モデルのアンサンブルのパフォーマンスは個々のモデルよりも優れていることがよくあります。 ） エキスパートの混合、エキスパートの階層的混合 異なる実装 ニューラルネットワークのアンサンブル（個々のモデルの結果を平均して決定を下す一連のニューラルネットワークモデル）。 ランダムフォレスト（分類、回帰、およびその他のタスクのためのアンサンブル学習方法。トレーニング時に多数の決定木を構築し、個々のクラスのモード（分類）または平均予測（回帰）であるクラスを出力することにより動作します。木）。 AdaBoost（他の学習アルゴリズム（「弱学習器」）の出力は、ブーストされた分類器の最終出力を表す加重合計に結合されます）。 さらに： 1つのニューラルネットワークを使用して異なる分類器を組み合わせる方法 コンピテンスエリアメソッド 私の質問 現在、最先端の技術であると考えられており、実際に企業や組織によって実際に使用されているアンサンブル学習アルゴリズムはどれですか（顔検出、車両登録プレート認識、光学文字認識など）。アンサンブル学習アルゴリズムを使用すると、認識精度が向上し、計算効率が向上します。しかし、問題は現実にこのように成り立っていますか？ パターン認識タスクで、より良い分類精度とパフォーマンスを示す可能性のあるアンサンブル方法はどれですか？おそらく、一部の方法は現在古くなっているか、効果がないことが示されています。また、いくつかの新しいアルゴリズムの強さでは、アンサンブルメソッドが使用されなくなっている可能性もあります。この分野での経験があるか、この分野で十分な知識がある人は、問題を明確にするのに役立ちますか？