ما هو تعزيز التدرج؟

نوع شائع من نماذج التعلم الآلي التي تمكنت من أن تكون مفيدة بشكل استثنائي في مسابقات علوم البيانات هو نموذج تعزيز التدرج. تعزيز التدرج هو أساسًا عملية تحويل نماذج التعلم الضعيفة إلى نماذج تعلم قوية. ومع ذلك ، كيف يتم تحقيق ذلك بالضبط؟ دعونا نلقي نظرة أقرب على خوارزميات تعزيز التدرج ونفهم بشكل أفضل كيف يتحول نموذج تعزيز التدرج من متعلمين ضعيفين إلى متعلمين أقوياء.

تعريف تعزيز التدرج

يهدف هذا المقال إلى منحك فكرة جيدة عما هو تعزيز التدرج ، دون كسر كبير للرياضيات التي تؤسس للخوارزميات. بمجرد أن تكتسب فهمًا لطريقة عمل تعزيز التدرج على مستوى عال ، يُشجعك على النزول إلى أعماق الرياضيات التي تجعلها ممكنة.
دعونا نبدأ بتعريف ما يعني “تعزيز” متعلم. يتم تحويل المتعلمين الضعيفين إلى متعلمين أقوياء عن طريق تعديل خصائص نموذج التعلم. ما هو خوارزمية التعلم التي يتم تعزيزها بالضبط؟
تعمل نماذج التعزيز عن طريق تعزيز نموذج تعلم آلي شائع آخر ، شجرة قرار.
نموذج شجرة القرار يعمل عن طريق تقسيم مجموعة البيانات إلى أقسام أصغر وأصغر ، وعندما لا يمكن تقسيم الأقسام إلى أقسام أصغر ، يكون النتيجة شجرة مع عقد وورق. العقد في شجرة القرار هي حيث يتم اتخاذ القرارات حول نقاط البيانات باستخدام معايير تصفية مختلفة. الورق في شجرة القرار هي نقاط البيانات التي تم تصنيفها. يمكن لخوارزميات شجرة القرار التعامل مع البيانات العددية والفئوية ، والانقسامات في الشجرة تعتمد على متغيرات / ميزات محددة.

توضيح لطريقة تدريب نماذج التعزيز.
صورة: SeattleDataBuy via Wikimedia Commons, CC 4.0 (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Boosting.png)