약한 학습기

에이다부스트는 머신러닝의 지도 학습 기법 중 하나로, 분류 알고리즘의 성능을 개선하는 데 효과적입니다. 기본 원리는 약한 학습기를 결합하여 강력한 모델을 만드는 것으로, 반복적인 학습을 통해 오류를 줄입니다. 각 학습기가 잘못 분류한 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 방식입니다. 에이다부스트는 다양한 분야에서 활발히 활용되며, 특히 데이터 불균형 문제를 극복하는 데 유용합니다. 이 글에서는 에이다부스트의 원리와 장점, 실제 적용 사례를 통해 머신러닝 성능 향상 가능성을 알아봅니다.