Πίνακας περιεχομένων:
Ορισμός - Τι σημαίνει AdaBoost;
Το AdaBoost είναι ένας τύπος αλγορίθμου που χρησιμοποιεί μια προσέγγιση μάθησης του συνόλου για το βάρος των διαφόρων εισροών. Σχεδιάστηκε από τους Yoav Freund και Robert Schapire στις αρχές του 21ου αιώνα. Έχει πλέον γίνει κάπως μια μέθοδος go-to για διαφορετικά είδη ενίσχυσης των παραδειγμάτων μηχανικής μάθησης.
Η Techopedia εξηγεί το AdaBoost
Οι ειδικοί μιλούν για το AdaBoost ως ένα από τα καλύτερα σταθμισμένα συνδυασμούς ταξινομητών - και ένα που είναι ευαίσθητο στον θόρυβο και οδηγεί σε ορισμένα αποτελέσματα μηχανικής μάθησης. Κάποια σύγχυση προκύπτει από την πραγματικότητα ότι το AdaBoost μπορεί να χρησιμοποιηθεί με πολλαπλές περιπτώσεις του ίδιου ταξινομητή με διαφορετικές παραμέτρους - όπου οι επαγγελματίες θα μπορούσαν να μιλάνε για το AdaBoost "έχοντας μόνο ένα ταξινομητή" και να μπερδεύονται για το πώς γίνεται η στάθμιση.
Το AdaBoost παρουσιάζει επίσης μια ιδιαίτερη φιλοσοφία στη μηχανική μάθηση - ως εργαλείο μάθησης του συνόλου, προχωρά από τη θεμελιώδη ιδέα ότι πολλοί αδύναμοι μαθητές μπορούν να έχουν καλύτερα αποτελέσματα από μια ισχυρότερη μαθησιακή οντότητα. Με το AdaBoost, οι ειδικοί της μηχανικής μάθησης συχνά δημιουργούν συστήματα που θα πάρουν μια σειρά εισροών και θα τα συνδυάσουν για ένα βελτιστοποιημένο αποτέλεσμα. Μερικοί παίρνουν αυτή την ιδέα σε μια περαιτέρω έκταση, μιλώντας για το πώς η AdaBoost μπορεί να διοικήσει "στρατούς σκάλες αποφάσεων" που είναι ουσιαστικά λιγότερο περίπλοκοι εκπαιδευόμενοι που απασχολούνται σε μεγάλο αριθμό για να χτυπήσουν δεδομένα όταν αυτή η προσέγγιση φαίνεται ευνοϊκά σε σχέση με τη χρήση ενός μοναδικού ταξινομητή.
