Gradyan artırma

Gradient boosting, tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılan bir topluluk makine öğrenimi tekniğidir. Gradient boosting, küçük karar ağaçlarından çalışarak aşamalı bir şekilde modeller oluşturur. Birbirini izleyen her ağaç, daha önce eğitilmiş tüm karar ağaçlarının genel tahmin gücünü artırmaya çalışır.

Gradyan artırmanın ana fikri, genel bir amaç fonksiyonunu en aza indirmek amacıyla tahmin edicileri sırayla eğitmektir. Gradyan artırma, zayıf öğrenicileri güçlü bir öğrenicide birleştirerek çalışan artırma adı verilen bir teknik kullanır. Zayıf öğreniciler, rastgele tahminden yalnızca biraz daha iyi olanlardır. Buradaki fikir, güçlendirme tekniklerini kullanarak birden fazla zayıf öğreniciyi tek ve daha güçlü bir öğrenicide birleştirmektir.

Güçlendirme sürecinde öncelikle bir temel veya zayıf öğrenici belirlenir. Sonraki her adımda, boosting tekniği tek tek zayıf öğrenicilere farklı ağırlıklar atar, böylece tek tek ve bir bütün olarak daha etkili hale gelirler. Güçlendirme sürecinin sonunda, zayıf öğrenicilerin birleşiminden çok daha fazla tahmin gücüne sahip tek bir öğrenici üretilir.

Gradyan artırmanın diğer önemli özellikleri arasında birçok farklı zayıf öğrenici türünü kullanma esnekliği, girdi değişkenleri ile hedef arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri ele alma kapasitesi ve büyük veri kümeleriyle başa çıkma verimliliği yer alır.

Gradyan artırma, büyük tahmin gücü ve verimliliği nedeniyle çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır. Özellikle dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi, tavsiye sistemleri, bilgisayarla görme ve yapay zeka gibi alanlarda başarıyla kullanılmıştır. Diğer makine öğrenimi teknikleriyle karşılaştırıldığında, gradyan artırma özellikle dengesiz veri kümelerinde yararlı olarak görülebilir.