İçindekiler:
Tanımı - AdaBoost anlamı ne?
AdaBoost, çeşitli girdileri ağırlıklandırmak için bir topluluk öğrenme yaklaşımı kullanan bir algoritma türüdür. 21. yüzyılın başlarında Yoav Freund ve Robert Schapire tarafından tasarlandı. Artık makine öğrenme paradigmalarında farklı çeşit artışlar için bir yöntem haline geldi.
Techopedia, AdaBoost'u açıklıyor
Uzmanlar, AdaBoost hakkında sınıflandırıcıların en iyi ağırlıklı kombinasyonlarından biri ve gürültüye duyarlı ve belirli makine öğrenimi sonuçlarına elverişli olanlardan bahsediyor. Bazı karışıklıklar, AdaBoost'un aynı sınıflandırıcının birden fazla örneğiyle farklı parametrelerle kullanılabileceği gerçeğinden kaynaklanıyor - profesyonellerin AdaBoost'un "sadece bir sınıflandırıcıya sahip olduğu" hakkında konuşabileceği ve ağırlıklamanın nasıl gerçekleştiği konusunda kafası karışabileceği.
AdaBoost ayrıca makine öğreniminde belirli bir felsefe sunar - bir topluluk öğrenme aracı olarak, birçok zayıf öğrenicinin daha güçlü bir öğrenme varlığından daha iyi sonuçlar alabileceği temel fikrinden yola çıkar. AdaBoost ile, makine öğrenimi uzmanları genellikle bir dizi girdi alan ve bunları optimize edilmiş bir sonuç için birleştirecek sistemler üretmektedir. Bazıları bu düşünceyi daha da ileriye taşıyarak, AdaBoost'un, bu yaklaşımın tek bir sınıflandırıcı kullanılarak olumlu görüldüğü durumlarda veriyi kırmak için büyük sayıda daha az karmaşık öğrenen olan “karar kütüklerinin ordularına” nasıl komuta edebileceğinden bahsediyor.
