Adaboost là gì? - định nghĩa từ techopedia

Định nghĩa - AdaBoost có nghĩa là gì?

AdaBoost là một loại thuật toán sử dụng phương pháp học tập đồng bộ để cân nhắc các đầu vào khác nhau. Nó được thiết kế bởi Yoav Freund và Robert Schapire vào đầu thế kỷ 21. Bây giờ nó đã trở thành một phần của một phương pháp đi đến các loại thúc đẩy khác nhau trong các mô hình học máy.

Techopedia giải thích AdaBoost

Các chuyên gia nói về AdaBoost là một trong những tổ hợp phân loại có trọng số tốt nhất - và là một tổ hợp nhạy cảm với tiếng ồn và có lợi cho một số kết quả học máy nhất định. Một số kết quả nhầm lẫn từ thực tế rằng AdaBoost có thể được sử dụng với nhiều phiên bản của cùng một trình phân loại với các tham số khác nhau - nơi các chuyên gia có thể nói về AdaBoost "chỉ có một trình phân loại" và bị nhầm lẫn về cách xảy ra trọng số.

AdaBoost cũng trình bày một triết lý cụ thể trong học máy - như một công cụ học tập đồng bộ, nó xuất phát từ ý tưởng cơ bản rằng nhiều người học yếu có thể có kết quả tốt hơn một thực thể học tập mạnh hơn. Với AdaBoost, các chuyên gia về máy học thường là các hệ thống chế tạo sẽ lấy một số đầu vào và kết hợp chúng để có kết quả tối ưu. Một số người đưa ý tưởng này đến một mức độ xa hơn, nói về cách AdaBoost có thể ra lệnh cho "đội quân quyết định" mà về cơ bản là những người học kém tinh vi làm việc với số lượng lớn để xử lý dữ liệu trong đó phương pháp này được xem là thuận lợi khi sử dụng một trình phân loại duy nhất.