Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni AdaBoost?
AdaBoost je vrsta algoritma, ki uporablja celoten učni pristop za tehtanje različnih vložkov. Zasnovala sta jo Yoav Freund in Robert Schapire v zgodnjem 21. stoletju. Zdaj je postala nekakšna metoda za različne vrste spodbujanja v paradigmah strojnega učenja.
Tehopedia razlaga AdaBoost
Strokovnjaki govorijo o AdaBoostu kot eni najbolj obteženih kombinacij klasifikatorjev - in tisti, ki je občutljiv na hrup in prispeva k določenim rezultatom strojnega učenja. Nekaj zmede izhaja iz resničnosti, da se AdaBoost lahko uporablja z več primerki istega klasifikatorja z različnimi parametri - kjer lahko strokovnjaki govorijo o tem, da AdaBoost "ima le en klasifikator" in se zmede, kako poteka tehtanje.
AdaBoost predstavlja tudi posebno filozofijo pri strojnem učenju - kot celostno učno orodje izhaja iz temeljne ideje, da lahko mnogi šibki učenci dosežejo boljše rezultate kot ena močnejša učna entiteta. Pri AdaBoostu strokovnjaki za strojno učenje pogosto oblikujejo sisteme, ki bodo vzeli številne vložke in jih združili za optimiziran rezultat. Nekateri jemljejo to zamisel v nadaljnjem obsegu in govorijo o tem, kako lahko AdaBoost poveljuje "armade odločitvenih korakov", ki so v bistvu manj izpopolnjeni učenci, zaposleni v velikem številu, da drobijo podatke, če je ta pristop ugoden kot uporaba enega klasifikatorja.
