Gradienttivahvistusmenetelmiä

Gradienttivahvistusmenetelmiä ovat koneoppimisen algoritmeja, jotka rakentavat ennustavan mallin iteratiivisesti. Jokaisessa vaiheessa malli lisää uuden heikon oppijan, joka pyrkii korjaamaan edellisten heikkojen oppijoiden tekemiä virheitä. Tämä prosessi jatkuu, kunnes mallin suorituskyky saavuttaa halutun tason tai kunnes uuden heikon oppijan lisääminen ei enää merkittävästi paranna mallia. Pääidea on luoda vahva malli useista heikoista malleista, jotka yhdessä pystyvät tekemään tarkkoja ennusteita.

Keskeinen käsite gradienttivahvistuksessa on gradientin laskeminen virhefunktion suhteen. Virhefunktio mittaa, kuinka paljon malli poikkeaa todellisista arvoista. Jokaisessa iteraatiossa algoritmi laskee gradientin, joka osoittaa suuntaan, johon mallin parametreja tulisi säätää virheen minimoimiseksi. Tämän gradientin avulla lisätään uusi heikko oppija, joka on optimoitu ennustamaan virhejäämää, eli todellisen ja ennustetun arvon erotusta. Tavoitteena on "gradientin laskeutuminen" kohti virhefunktion minimiä.

Gradienttivahvistusmenetelmiä ovat olleet erittäin menestyksekkäitä monissa sovelluksissa, kuten luokittelussa, regressiossa ja suositusjärjestelmissä. Ne ovat tunnettuja kyvystään saavuttaa huippuluokan tuloksia, mutta ne voivat myös olla alttiita ylisopeutumiselle, jos niitä ei säädetä oikein. Algoritmeja, kuten Gradient Boosting Machines (GBM) ja XGBoost, ovat suosittuja toteutuksia tästä periaatteesta.