Zesílení gradientu

Gradient boosting je technika strojového učení souboru používaná k vytváření prediktivních modelů. Zesílení přechodu vytváří modely postupným způsobem tím, že pracuje z malých rozhodovacích stromů. Každý po sobě jdoucí strom se snaží rozšířit celkovou prediktivní schopnost všech dříve trénovaných rozhodovacích stromů.

Hlavní myšlenkou zesílení gradientu je trénovat prediktory postupně s cílem minimalizovat celkovou cílovou funkci. Gradient boosting používá techniku zvanou boosting, která funguje tak, že spojuje slabé studenty do silného. Slabí žáci jsou ti, kteří jsou jen o málo lepší než náhodné hádání. Cílem je spojit několik slabých studentů do jediného, silnějšího studenta pomocí posilovacích technik.

V procesu posilování je nejprve identifikován základ nebo slabý žák. Pro každý následující krok technika posilování zváží nebo přiřadí různé váhy jednotlivým slabým studentům, aby se stali efektivnějšími individuálně i kolektivně jako celek. Na konci posilovacího procesu je vytvořen jediný žák, který má mnohem větší prediktivní schopnost než jen kombinace slabých žáků.

Mezi další pozoruhodné rysy gradientního posilování patří jeho flexibilita při používání mnoha různých typů slabých studentů, jeho schopnost zvládnout nelineární vztahy mezi vstupními proměnnými a cílem a jeho účinnost při práci s velkými datovými soubory.

Gradient boosting byl použit v různých aplikacích kvůli jeho velké prediktivní síle a účinnosti. Úspěšně se používá zejména v oblastech, jako je odhalování podvodů, hodnocení rizik, systémy doporučení, počítačové vidění a umělá inteligence. Ve srovnání s jinými technikami strojového učení může být zesílení gradientu považováno za zvláště užitečné v nevyvážených souborech dat.