Aumento del gradiente

El refuerzo por gradiente es una técnica de aprendizaje automático por conjuntos que se utiliza para crear modelos predictivos. Este método construye modelos por etapas a partir de pequeños árboles de decisión. Cada árbol sucesivo intenta aumentar el poder predictivo global de todos los árboles de decisión entrenados previamente.

La idea principal del refuerzo por gradiente es entrenar predictores secuencialmente con el fin de minimizar una función objetivo global. El refuerzo de gradiente utiliza una técnica llamada refuerzo que funciona combinando aprendices débiles en uno fuerte. Los aprendices débiles son aquellos que sólo son ligeramente mejores que las suposiciones aleatorias. La idea es combinar varios aprendices débiles en un único aprendiz más potente mediante técnicas de refuerzo.

En el proceso de refuerzo, en primer lugar se identifica un alumno base o débil. En cada uno de los pasos siguientes, la técnica boosting pondera o asigna diferentes pesos a los aprendices débiles individuales, de modo que sean más eficaces individualmente y colectivamente en su conjunto. Al final del proceso de refuerzo, se obtiene un único alumno que tiene mucho más poder predictivo que la combinación de los alumnos débiles.

Otras características notables del gradient boosting son su flexibilidad para utilizar muchos tipos diferentes de aprendices débiles, su capacidad para manejar relaciones no lineales entre las variables de entrada y el objetivo, y su eficacia para tratar grandes conjuntos de datos.

El gradient boosting se ha utilizado en una gran variedad de aplicaciones debido a su gran poder predictivo y eficacia. En particular, se ha empleado con éxito en áreas como la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, los sistemas de recomendación, la visión por ordenador y la inteligencia artificial. En comparación con otras técnicas de aprendizaje automático, el gradient boosting puede considerarse especialmente útil en conjuntos de datos desequilibrados.