AdaBoost

アダブーストは、機械学習の手法の中でも「ブースティング」と呼ばれる種類に分類されます。ブースティングとは、同じ学習材料を使って、精度の低い複数の学習モデルを順番に作り、それらを組み合わせることで、より精度の高い強力な学習モデルを作り上げる手法です。ここで、精度の低い学習モデルとは、でたらめに推測するよりも少しだけ良い性能を持つ分類器のことを指します。 アダブーストは、これらの精度の低い学習モデルを段階的に作り上げていきます。それぞれの段階で、前の段階の学習結果を参考にしながら、最終的に高い精度を実現するのが特徴です。具体的には、間違って分類された学習材料に大きな重みを付けます。そして、次の学習モデルは、それらの重みが付けられた学習材料に重点を置いて学習を行います。 例えるなら、先生がある問題を生徒に出題したとします。正解できなかった生徒には、次回はその問題を重点的に復習するように指示します。そして、再度同じような問題を出題します。このプロセスを繰り返すことで、生徒は難しい問題も正解できるようになるでしょう。アダブーストもこれと同じように、間違えやすい学習材料に重点的に学習させることで、最終的に全体として高い精度を実現します。 このように、アダブーストは比較的簡単な学習モデルを組み合わせることで、複雑な問題にも対応できる強力な学習モデルを構築できるという利点があります。このため、様々な分野で活用されています。