Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă AdaBoost?
AdaBoost este un tip de algoritm care utilizează o abordare de învățare a ansamblului pentru a cântări diverse intrări. A fost proiectat de Yoav Freund și Robert Schapire la începutul secolului XXI. Acum a devenit oarecum o metodă de abordare a diferitelor tipuri de stimulare a paradigmelor de învățare a mașinilor.
Techopedia explică AdaBoost
Experții vorbesc despre AdaBoost ca una dintre cele mai bune ponderații ale clasificatorilor - și una care este sensibilă la zgomot și care conduce la anumite rezultate ale învățării mașinii. O oarecare confuzie rezultă din realitatea că AdaBoost poate fi utilizat cu mai multe instanțe ale aceluiași clasificator cu parametri diferiți - unde profesioniștii ar putea vorbi despre AdaBoost „având un singur clasificator” și să se confunde cu privire la modul în care apare ponderarea.
AdaBoost prezintă, de asemenea, o filozofie particulară în învățarea mașinii - ca instrument de învățare a ansamblului, ea pleacă de la ideea fundamentală că mulți cursanți slabi pot obține rezultate mai bune decât o entitate de învățare mai puternică. Cu AdaBoost, experții în învățarea mașinii deseori elaborează sisteme care vor lua o serie de intrări și le vor combina pentru un rezultat optimizat. Unii iau această idee într-o măsură suplimentară, vorbind despre modul în care AdaBoost poate comanda „armate de cioturi de decizie”, care sunt în esență studenți mai puțin sofisticați, angajați în număr mare pentru a cruda date în care această abordare este văzută favorabil prin utilizarea unui singur clasificator.
