تعزيز التدرج

تعزيز التدرج هو أسلوب تعلم آلي جماعي يستخدم لإنشاء نماذج تنبؤية. يؤدي تعزيز التدرج إلى بناء النماذج بطريقة مرحلية من خلال العمل من أشجار القرار الصغيرة. تحاول كل شجرة متتالية زيادة القدرة التنبؤية الشاملة لجميع أشجار القرار التي تم تدريبها مسبقًا.

الفكرة الرئيسية لتعزيز التدرج هي تدريب المتنبئين بشكل تسلسلي بهدف تقليل وظيفة الهدف الشاملة. يستخدم تعزيز التدرج تقنية تسمى التعزيز والتي تعمل من خلال دمج المتعلمين الضعفاء في متعلمين أقوياء. المتعلمون الضعفاء هم أولئك الذين هم أفضل قليلاً من التخمين العشوائي. تتمثل الفكرة في دمج العديد من المتعلمين الضعفاء في متعلم واحد أكثر قوة، باستخدام تقنيات التعزيز.

في عملية التعزيز، أولاً وقبل كل شيء، يتم تحديد المتعلم الأساسي أو الضعيف. وفي كل خطوة لاحقة، تقوم تقنية التعزيز بوزن أو تخصيص أوزان مختلفة للمتعلمين الضعفاء الأفراد، بحيث يصبحون أكثر فعالية على المستوى الفردي والجماعي ككل. وبحلول نهاية عملية التعزيز، يتم إنتاج متعلم واحد يتمتع بقدرة تنبؤية أكبر بكثير من مجرد مجموعة من المتعلمين الضعفاء.

تشمل الميزات البارزة الأخرى لتعزيز التدرج مرونته في استخدام العديد من الأنواع المختلفة من المتعلمين الضعفاء، وقدرته على التعامل مع العلاقات غير الخطية بين متغيرات الإدخال والهدف، وكفاءته في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

تم استخدام تعزيز التدرج في مجموعة متنوعة من التطبيقات نظرًا لقوته وكفاءته التنبؤية الكبيرة. وعلى وجه الخصوص، تم استخدامه بنجاح في مجالات مثل اكتشاف الاحتيال، وتقييم المخاطر، وأنظمة التوصية، ورؤية الكمبيوتر، والذكاء الاصطناعي. بالمقارنة مع تقنيات التعلم الآلي الأخرى، يمكن اعتبار تعزيز التدرج مفيدًا بشكل خاص في مجموعات البيانات غير المتوازنة.