Бустинг (машинное обучение)

• Основы повышения эффективности

  • Повышение эффективности – это метод улучшения точности классификатора путем объединения слабых классификаторов. 
  • Алгоритмы повышения эффективности используют веса для обучения и классификации данных, что позволяет адаптировать классификацию к различным типам данных. 

• История и развитие

  • Роберт Шапир и Йоав Фройнд разработали AdaBoost, первый адаптивный алгоритм повышения эффективности, в 1990-х годах. 
  • AdaBoost получил престижную премию Геделя и стал основой для многих современных алгоритмов повышения эффективности. 
  • Другие алгоритмы повышения эффективности, хотя и не являются точно определяемыми как ускоряющие алгоритмы, иногда также называют “алгоритмами усиления”. 

• Применение в компьютерном зрении

  • Алгоритмы повышения эффективности используются для классификации объектов в изображениях, особенно для распознавания категорий объектов с большим количеством вариаций. 
  • Примеры алгоритмов включают AdaBoost, который может использоваться для распознавания лиц, и системы, которые распознают пешеходов, используя особенности движения и внешнего вида. 

• Выпуклые и невыпуклые алгоритмы

  • Алгоритмы повышения эффективности могут быть основаны на выпуклой или невыпуклой оптимизации. 
  • Выпуклые алгоритмы, такие как AdaBoost, могут быть уязвимы к шуму, в то время как невыпуклые алгоритмы, такие как BrownBoost, способны извлекать уроки из зашумленных данных. 

• Реализации и дальнейшее чтение

  • Существуют библиотеки машинного обучения, такие как scikit-learn и Orange, которые предоставляют реализации алгоритмов повышения эффективности. 
  • Для дальнейшего чтения рекомендуется ознакомиться с работами Роберта Шапира и Чжоу Чжихуа, а также с другими источниками, доступными через внешние ссылки.