Renforcement du gradient

Le gradient boosting est une technique d'apprentissage automatique d'ensemble utilisée pour créer des modèles prédictifs. L'amplification par gradient construit des modèles par étapes en travaillant à partir de petits arbres de décision. Chaque arbre successif tente d'augmenter le pouvoir prédictif global de tous les arbres de décision formés précédemment.

L'idée principale du gradient boosting est de former des prédicteurs de manière séquentielle dans le but de minimiser une fonction objective globale. Le renforcement du gradient utilise une technique appelée renforcement qui fonctionne en combinant des apprenants faibles en un apprenant fort. Les apprenants faibles sont ceux qui ne sont que légèrement meilleurs que les suppositions aléatoires. L'idée est de combiner plusieurs apprenants faibles en un seul apprenant plus puissant, en utilisant des techniques de boosting.

Dans le processus de renforcement, un apprenant de base ou faible est tout d'abord identifié. À chaque étape suivante, la technique de renforcement pondère ou attribue des poids différents aux apprenants faibles individuels, de sorte qu'ils deviennent plus efficaces individuellement et collectivement dans l'ensemble. À la fin du processus de renforcement, un seul apprenant est produit, qui a un pouvoir prédictif beaucoup plus important que la simple combinaison des apprenants faibles.

Parmi les autres caractéristiques notables du renforcement du gradient, citons sa flexibilité dans l'utilisation de nombreux types différents d'apprenants faibles, sa capacité à gérer des relations non linéaires entre les variables d'entrée et la cible, et son efficacité dans le traitement de vastes ensembles de données.

Le renforcement du gradient a été utilisé dans une variété d'applications en raison de son grand pouvoir prédictif et de son efficacité. Il a notamment été employé avec succès dans des domaines tels que la détection des fraudes, l'évaluation des risques, les systèmes de recommandation, la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle. Comparé à d'autres techniques d'apprentissage automatique, le gradient boosting peut être considéré comme particulièrement utile dans les ensembles de données déséquilibrés.