Tăng cường độ dốc

Tăng cường độ dốc là một kỹ thuật học máy tổng hợp được sử dụng để tạo ra các mô hình dự đoán. Tăng cường độ dốc xây dựng các mô hình theo kiểu giai đoạn thông minh bằng cách làm việc từ các cây quyết định nhỏ. Mỗi cây kế tiếp cố gắng tăng cường khả năng dự đoán tổng thể của tất cả các cây quyết định đã được huấn luyện trước đó.

Ý tưởng chính của việc tăng cường độ dốc là đào tạo các bộ dự đoán một cách tuần tự với mục đích giảm thiểu hàm mục tiêu tổng thể. Tăng cường độ dốc sử dụng một kỹ thuật gọi là tăng cường, hoạt động bằng cách kết hợp những người học yếu thành một người mạnh. Người học yếu là những người chỉ giỏi hơn một chút so với việc đoán ngẫu nhiên. Ý tưởng là kết hợp nhiều người học yếu thành một người học mạnh mẽ hơn bằng cách sử dụng các kỹ thuật tăng cường.

Trong quá trình tăng cường, trước hết phải xác định được người học cơ bản hoặc yếu. Đối với mỗi bước tiếp theo, kỹ thuật tăng cường sẽ cân nhắc hoặc gán các trọng số khác nhau cho từng người học yếu để họ trở nên hiệu quả hơn về mặt cá nhân và tập thể. Khi kết thúc quá trình tăng cường, một người học duy nhất được tạo ra có khả năng dự đoán cao hơn nhiều so với sự kết hợp của những người học yếu.

Các tính năng đáng chú ý khác của việc tăng cường độ dốc bao gồm tính linh hoạt trong việc sử dụng nhiều loại người học yếu khác nhau, khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến đầu vào và mục tiêu cũng như hiệu quả của nó trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Tăng cường độ dốc đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng do khả năng dự đoán và hiệu quả tuyệt vời của nó. Đặc biệt, nó đã được sử dụng thành công trong các lĩnh vực như phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro, hệ thống khuyến nghị, thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo. So với các kỹ thuật học máy khác, việc tăng cường độ dốc có thể được coi là đặc biệt hữu ích trong các bộ dữ liệu mất cân bằng.