תוכן עניינים:
הגדרה - מה המשמעות של AdaBoost?
AdaBoost הוא סוג של אלגוריתם המשתמש בגישת למידה של אנסמבל בכדי לשקלל תשומות שונות. הוא תוכנן על ידי יואב פרוינד ורוברט שפיר בראשית המאה ה -21. כעת זה הפך להיות מעט שיטה לדרך להגברת סוגים שונים של פרדיגמות למידת מכונה.
Techopedia מסביר את AdaBoost
מומחים מדברים על AdaBoost כאחד השילובים המשוקללים ביותר של מסווגים - וכזה שרגיש לרעש, ותורם לתוצאות מסוימות של למידת מכונה. מבוכה מסוימת נובעת מהמציאות כי ניתן להשתמש ב- AdaBoost במספר מקרים של אותו מסווג עם פרמטרים שונים - שם אנשי מקצוע עשויים לדבר על כך ש- AdaBoost "יש רק מסווג אחד" ולהתבלבל לגבי אופן התרחשות המשקל.
AdaBoost מציג גם פילוסופיה מסוימת בלימוד מכונות - ככלי למידה של אנסמבל הוא נובע מהרעיון הבסיסי שלומדים חלשים רבים יכולים להשיג תוצאות טובות יותר מאשר ישות למידה חזקה אחת. בעזרת AdaBoost, מומחי למידת מכונות הם לרוב יצירה של מערכות אשר יקבלו מספר תשומות וישלבו אותן לקבלת תוצאה מיטבית. יש הנוטלים רעיון זה במידה רבה יותר, ומדברים על איך AdaBoost יכול לפקד על "צבאות של גזעי החלטות" שהם למעשה לומדים פחות מתוחכמים המועסקים בכמויות גדולות כדי לרסק נתונים שבהם גישה זו נראית לטובה על ידי שימוש בסיווג יחיד.
