「モデル集約」とはどういう意味ですか？

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モデル集約は、機械学習で使われるプロセスで、異なるデータセットで訓練された複数のモデルを組み合わせて全体的なパフォーマンスを向上させるんだ。限界のある単一のモデルに頼る代わりに、この方法は複数のモデルの強みを活かして、より正確で信頼性のあるモデルを作るの。

このアプローチでは、各モデルは自分のデータから学習するんだけど、それはソースによって異なることがあるんだ。訓練の後、これらの異なるモデルの結果が一緒にされる。こうすることで、最終的なモデルがより堅牢になるんだよ、幅広い情報から学んでるからね。

モデル集約は、データのプライバシーが重要な状況で特に役立つんだ。異なるデバイスやシステムが生データを共有せずに学習プロセスに貢献できるから。これによって、敏感な情報を守りながらもモデルは改善されるんだ。

モデル集約の目標は、単独のどのモデルよりも性能が良いモデルを作ることだから、いろんな機械学習タスクでの重要な戦略の一つなんだ。