विषयसूची:
परिभाषा - AdaBoost का क्या अर्थ है?
AdaBoost एक एल्गोरिथ्म का एक प्रकार है जो विभिन्न आदानों को भारित करने के लिए एक पहनावा सीखने के दृष्टिकोण का उपयोग करता है। इसे 21 वीं सदी की शुरुआत में Yoav Freund और Robert Schapire द्वारा डिजाइन किया गया था। मशीन सीखने के प्रतिमानों को बढ़ाने के लिए अब कुछ हद तक यह एक तरीका हो गया है।
Techopedia AdaBoost की व्याख्या करता है
विशेषज्ञ AdaBoost के बारे में क्लासीफायर के सर्वश्रेष्ठ भारित संयोजनों में से एक के रूप में बात करते हैं - और एक जो शोर के प्रति संवेदनशील है, और कुछ मशीन सीखने के परिणामों के लिए अनुकूल है। वास्तविकता से कुछ भ्रम का परिणाम होता है कि AdaBoost का उपयोग विभिन्न मानकों के साथ एक ही क्लासिफायर के कई उदाहरणों के साथ किया जा सकता है - जहां पेशेवर AdaBoost के बारे में "केवल एक क्लासिफायरियर होने" के बारे में बात कर सकते हैं और इस बात पर भ्रमित हो सकते हैं कि भार कितना होता है।
AdaBoost मशीन सीखने में एक विशेष दर्शन भी प्रस्तुत करता है - एक कलाकारों की टुकड़ी सीखने के उपकरण के रूप में, यह मौलिक विचार से आगे बढ़ता है कि कई कमजोर शिक्षार्थी एक मजबूत शिक्षण इकाई की तुलना में बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। AdaBoost के साथ, मशीन सीखने के विशेषज्ञ अक्सर सिस्टम को क्राफ्ट कर रहे हैं जो कई इनपुट्स में ले जाएगा और उन्हें अनुकूलित परिणाम के लिए संयोजित करेगा। कुछ लोग इस विचार को एक और हद तक ले जाते हैं, इस बारे में बात करते हुए कि कैसे AdaBoost "निर्णय स्टंप की सेनाओं" को कमांड कर सकता है जो कि बड़ी संख्या में डेटा को क्रंच करने के लिए अनिवार्य रूप से कम परिष्कृत शिक्षार्थी हैं जहां यह दृष्टिकोण एकल क्लासिफायरियर का उपयोग करके अनुकूल रूप से देखा जाता है।
