AdaBoost

AdaBoost là một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng trong học máy và khoa học dữ liệu để tạo ra các thuật toán mạnh mẽ giúp nâng cao khả năng dự đoán. Nó là một loại thuật toán siêu học tổng hợp tăng cường lặp đi lặp lại. Mục tiêu của thuật toán AdaBoost là cải thiện tính chính xác của mô hình học tập yếu và tạo ra một mô hình cải tiến và mạnh mẽ hơn.

AdaBoost hoạt động bằng cách kết hợp một tập hợp các mô hình yếu hoặc “người học yếu” thành một mô hình duy nhất, mạnh mẽ hơn. Mỗi người học yếu được đào tạo về các khía cạnh khác nhau của dữ liệu và mô hình cuối cùng được tạo thành từ sự đóng góp của mỗi người trong số họ. Bằng cách sử dụng nhiều người học yếu, mô hình có thể học các mẫu phức tạp hơn trong dữ liệu so với một người học mạnh.

Chìa khóa của AdaBoost là lựa chọn những người học yếu. Để chọn sự kết hợp tốt nhất có thể của những người học yếu, AdaBoost áp dụng sơ đồ tính trọng số cho từng điểm dữ liệu. Trọng số của điểm dữ liệu sẽ tăng lên nếu nó được phân loại không chính xác bởi người học yếu và giảm nếu nó được phân loại chính xác. Sơ đồ tính trọng số này cho phép AdaBoost tập trung vào các điểm dữ liệu khó phân loại hơn và tạo thành mô hình tốt hơn.

AdaBoost rất hữu ích cho các vấn đề phân loại vì nó xây dựng một mô hình mạnh mẽ có thể phân loại chính xác các điểm dữ liệu, ngay cả với dữ liệu nhiễu hoặc không đầy đủ. AdaBoost cũng hữu ích cho các bài toán hồi quy, vì nó có thể giảm sai số bình phương trung bình bằng cách kết hợp các dự đoán của từng người học yếu.

Nhìn chung, AdaBoost là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để dễ dàng tạo các mô hình học máy mạnh mẽ, ngay cả với dữ liệu không đầy đủ hoặc nhiễu. Đây là một trong những thuật toán tăng cường được sử dụng rộng rãi nhất và được sử dụng trong nhiều ứng dụng như chấm điểm tín dụng, thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và phát hiện sự bất thường.