¿Qué es apilar en el aprendizaje automático?

El volumen y el valor de la mercancía comercializada en todo el mundo se ha duplicado durante el período de 2005 a 2015, que es solo un lapso de una década. La proporción del comercio realizado a través de vías marítimas es cercana al 90%, lo que requiere el uso de contenedores. La llegada del transporte marítimo se tradujo en la demanda de grandes cantidades de contenedores, a saber, la gestión de contenedores, que surgió como un elemento crítico de una cadena de suministro. Para capitalizar la oportunidad, las empresas de fabricación de equipos, como Baltkran y Konecranes, que aprovecharon la ventaja de los primeros motores, diseñando y diseñando máquinas apiladoras de contenedores que se centran en el manejo masivo de mercancías, lo que reduce en gran medida el costo del manejo de contenedores. La ventaja de los fabricantes de máquinas apiladoras de contenedores es que condujo a la reducción del embalaje, el daño de los productos y el aumento de la productividad, en la que los beneficios se transfieren a todo el proceso de la cadena de suministro.

Dinámica del mercado en el mercado de máquinas apiladoras de contenedores

Conductores:

Muchos factores impulsan el mercado global de máquinas apiladoras de contenedores y algunos de los factores clave que se destacan son la oferta de servicios de extremo a extremo por parte del mercado de máquinas apiladoras de contenedores que lo convierte en un punto de diferenciación sobresaliente. Junto con la necesidad de evolucionar de la forma tradicional anterior de hacer negocios a los canales de soporte de TI y esto es posible con la enorme inversión realizada por los fabricantes de máquinas apiladoras de contenedores que conducen a una experiencia única a nivel de empresa a empresa. Esto también está respaldado por la carga basada en la flexibilidad para abordar la incertidumbre comercial y reducir el riesgo de los distribuidores.

Restricciones:

Al mismo tiempo, la variación en la oferta y la demanda es la razón principal que crea un desequilibrio que conduce a la volatilidad en los ingresos del mercado de máquinas apiladoras de contenedores. Junto con la alta tasa de contenedores no utilizados, lo que plantea una seria caída hacia el mercado de máquinas apiladoras de contenedores.

Solicitud de muestra @ https: //www.futuremarketinsights…

Una de las peores prudencias a las que se enfrentan los pequeños jugadores es exprimir el mercado en un juego sucio de guerra de precios en el que los principales jugadores dominan el mercado y finalmente dejan a los pequeños jugadores sin posibilidad de ganancias, lo que los empuja indirectamente al borde del cierre. Y también un cambio repentino en los factores dependientes, como gases, etc., que afectan automáticamente la demanda de industrias relacionadas, como alimentos y bebidas, que dependen en gran medida del mercado de máquinas apiladoras de contenedores.

Segmentación del mercado en el mercado de máquinas apiladoras de contenedores

Mercado de máquinas apiladoras de contenedores por tipo de producto:

  • Sistema automatizado RTG (ARTG)
  • Sistema automatizado de RMG (ARMG)
  • Grúas de barco a orilla
  • Grúas de pórtico cansadas de goma
  • Grúas pórtico montadas sobre rieles
  • Straddle carriers

Existe una amplia gama completa de pilas de contenedores, desde semiautomáticas hasta completamente automáticas, cada una de ellas diseñada y fabricada teniendo en cuenta su productividad, usos, confiabilidad, costo de mantenimiento y estándar de seguridad.

Solicitud de TOC @ https: //www.futuremarketinsights…

Según los datos estáticos publicados por la organización mundial de comercio de la última década, regiones como Asia, Europa y América del Norte representaron más del 80 por ciento del comercio. El comercio de mercancías entre las naciones en desarrollo también ha aumentado significativamente, mostrando signos positivos de crecimiento en las regiones de Asia. Brasil, China e India son un punto de interés en los próximos años. Con fuertes iniciativas tomadas por los países en desarrollo, es probable que tenga un impacto positivo en la industria del embalaje y, finalmente, en el mercado de máquinas apiladoras de contenedores.

El apilamiento es una forma de combinar múltiples modelos, que introduce el concepto de metaaprendizaje. Es menos utilizado que el embolsado y el refuerzo. A diferencia del embolsado y el refuerzo, el apilamiento puede usarse (y normalmente se usa) para combinar modelos de diferentes tipos. El procedimiento es el siguiente:

  1. Divide el conjunto de entrenamiento en dos conjuntos disjuntos.
  2. Capacite a varios alumnos de base en la primera parte.
  3. Prueba los aprendices base en la segunda parte.
  4. Usando las predicciones de 3) como entradas y las respuestas correctas como salidas, capacite a un alumno de nivel superior.

En el apilamiento, el mecanismo de combinación es que la salida de los clasificadores (clasificadores de nivel 0) se utilizará como datos de entrenamiento para otro clasificador (clasificador de nivel 1) para aproximar la misma función objetivo. Básicamente, dejas que el clasificador de Nivel 1 descubra el mecanismo de combinación.

El apilamiento es una forma de agrupar múltiples clasificaciones o modelos de regresión. Hay muchas formas de ensamblar modelos. Entre los más conocidos se encuentran el embolsado o el refuerzo. El ensacado permite promediar varios modelos similares con alta varianza para disminuir la varianza. Impulsar construye múltiples modelos incrementales para disminuir el sesgo, mientras se mantiene la varianza pequeña.

Sin embargo, el apilamiento es un paradigma diferente. El punto de apilamiento es explorar un espacio de diferentes modelos para el mismo problema. La idea es que puede atacar un problema de aprendizaje con diferentes tipos de modelos que son capaces de aprender una parte del problema, pero no todo el espacio del problema. Por lo tanto, puede crear múltiples alumnos diferentes y usarlos para construir una predicción intermedia, una predicción para cada modelo aprendido. Luego agrega un nuevo modelo que aprende de las predicciones intermedias el mismo objetivo. Se dice que este modelo final está apilado sobre los demás, de ahí su nombre. Por lo tanto, puede mejorar su rendimiento general y, a menudo, termina con un modelo que es mejor que cualquier modelo intermedio individual. Sin embargo, tenga en cuenta que no le ofrece ninguna garantía, como suele ser el caso con cualquier técnica de aprendizaje automático.

More Interesting

Serie temporal: ¿Existe un enfoque para la detección de anomalías que no se base en datos de entrenamiento anteriores?

¿Qué es el aprendizaje activo?

¿Qué métodos de aprendizaje automático lo llevarán al top 10 de las competencias de kaggle?

¿Qué es la plataforma World Modeler y cómo se compara con plataformas similares?

¿Alguien siente que la programación de sistemas tradicionales es muy diferente del aprendizaje automático?

¿Cuál es el resultado de un modelo de omisión de gramo en Word2Vec?

¿Hay ejemplos de organizaciones de ciencias de la vida que logren resultados en el descubrimiento de drogas a través del aprendizaje automático que no serían posibles sin el aprendizaje automático?

Cómo clasificar micro-textos (tweets, preguntas, etc.)

¿Está bien usar API para mi proyecto de último año en Informática?

¿Cómo tratan SVM y ANN los valores atípicos?

¿Por qué los tamaños de mini lotes grandes afectan negativamente la precisión de la validación?

¿Cuáles son los problemas de investigación en la detección de objetos?

Para un maestro en aprendizaje automático, ¿cuál sería una mejor opción, KTH (MS en aprendizaje automático) o Chalmers (MS en sistemas adaptativos complejos)?

¿Es inevitable la multicolinealidad en los datos experimentales? Si no, ¿en qué condiciones podemos esperar multicolinealidad?

¿Por qué debería usar TensorFlow sobre NumPy o scikit-learn para construir redes neuronales (excepto para CPU o GPU)?