Wzmocnienie gradientu

Wzmacnianie gradientowe to zespołowa technika uczenia maszynowego wykorzystywana do tworzenia modeli predykcyjnych. Wzmocnienie gradientowe buduje modele etapowo, pracując na małych drzewach decyzyjnych. Każde kolejne drzewo próbuje zwiększyć ogólną moc predykcyjną wszystkich wcześniej wytrenowanych drzew decyzyjnych.

Główną ideą wzmacniania gradientu jest sekwencyjne uczenie predyktorów w celu zminimalizowania ogólnej funkcji celu. Wzmacnianie gradientowe wykorzystuje technikę zwaną wzmacnianiem, która polega na łączeniu słabych uczniów w silnych. Słabi uczniowie to ci, którzy są tylko nieznacznie lepsi od losowego zgadywania. Pomysł polega na połączeniu wielu słabych uczniów w jednego, silniejszego ucznia, przy użyciu technik wzmacniających.

W procesie wzmacniania przede wszystkim identyfikuje się ucznia podstawowego lub słabego. Na każdym kolejnym etapie technika wzmacniania przypisuje różne wagi poszczególnym słabym uczniom, dzięki czemu stają się oni bardziej efektywni indywidualnie i zbiorowo jako całość. Pod koniec procesu wzmacniania powstaje pojedynczy uczeń, który ma znacznie większą moc predykcyjną niż tylko kombinacja słabych uczniów.

Inne godne uwagi cechy wzmacniania gradientowego obejmują elastyczność w korzystaniu z wielu różnych typów słabych uczniów, zdolność do radzenia sobie z nieliniowymi relacjami między zmiennymi wejściowymi a celem oraz skuteczność w radzeniu sobie z dużymi zbiorami danych.

Wzmocnienie gradientowe jest wykorzystywane w różnych zastosowaniach ze względu na jego dużą moc predykcyjną i wydajność. W szczególności zostało ono z powodzeniem zastosowane w obszarach takich jak wykrywanie oszustw, ocena ryzyka, systemy rekomendacji, wizja komputerowa i sztuczna inteligencja. W porównaniu z innymi technikami uczenia maszynowego, wzmacnianie gradientu może być postrzegane jako szczególnie przydatne w przypadku niezrównoważonych zbiorów danych.