AdaBoost

AdaBoost, makine öğrenimi ve veri biliminde tahmin yeteneklerini geliştiren güçlü algoritmalar oluşturmak için kullanılan güçlü bir tekniktir. Bu, yinelemeli bir güçlendirme türü olan topluluk meta-öğrenme algoritmasıdır. AdaBoost algoritmasının amacı zayıf bir öğrenme modelinin doğruluğunu iyileştirip daha iyileştirilmiş ve daha güçlü bir model oluşturmaktır.

AdaBoost, bir dizi zayıf modeli veya "zayıf öğrenenleri" tek, daha sağlam bir modelde birleştirerek çalışır. Her zayıf öğrenci, verilerin çeşitli yönleri konusunda eğitilir ve nihai model, her birinin katkılarından oluşur. Model, birden fazla zayıf öğreniciyi kullanarak, verilerdeki tek bir güçlü öğrenicinin öğrenebileceğinden daha karmaşık kalıpları öğrenebilir.

AdaBoost'un anahtarı zayıf öğrencilerin seçilmesidir. Zayıf öğrencilerin mümkün olan en iyi kombinasyonunu seçmek için AdaBoost, her veri noktasına bir ağırlıklandırma şeması uygular. Zayıf bir öğrenci tarafından yanlış sınıflandırılmışsa veri noktasının ağırlığı artar, doğru sınıflandırılmışsa azalır. Bu ağırlıklandırma şeması AdaBoost'un sınıflandırılması daha zor olan veri noktalarına odaklanmasını ve daha iyi bir model oluşturmasını sağlar.

AdaBoost, gürültülü veya eksik verilerle bile veri noktalarını doğru bir şekilde sınıflandırabilen güçlü bir model oluşturduğundan, sınıflandırma sorunları için kullanışlıdır. AdaBoost, bireysel zayıf öğrencinin tahminlerini birleştirerek ortalama kare hatasını azaltabildiğinden regresyon problemleri için de faydalıdır.

Genel olarak AdaBoost, eksik veya gürültülü verilerle bile kolayca güçlü makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. En yaygın kullanılan güçlendirme algoritmalarından biridir ve kredi puanlama, bilgisayarla görme, görüntü tanıma, konuşma tanıma ve anormallik tespiti gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.