ஊக்கப்படுத்துதல்

ஊக்கப்படுத்துதல் (Boosting) என்பது இயந்திரக் கற்றலில் (Machine Learning) பயன்படுத்தப்படும் ஒரு கூட்டுக் கற்றல் (Ensemble Learning) முறையாகும். இது பல 'குறைந்த துல்லியம்' கொண்ட மாதிரிகளை (Weak Learners) ஒன்றிணைத்து, ஒரு 'உயர் துல்லியம்' கொண்ட மாதிரியாக (Strong Learner) மாற்றுகிறது.
மற்ற கூட்டுக் கற்றல் முறைகள் (உதாரணமாக: Bagging) மாதிரிகளை இணையாக (Parallel) உருவாக்கும். ஆனால், ஊக்கப்படுத்துதல் முறையில் மாதிரிகள் வரிசைக்கிரமமாக (Sequential) உருவாக்கப்படுகின்றன. இதில் ஒவ்வொரு புதிய மாதிரியும், அதற்கு முந்தைய மாதிரி செய்த பிழைகளைத் திருத்தும் வகையில் பயிற்றுவிக்கப்படுகிறது. இந்தத் தொடர் செயல்முறை மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த துல்லியத்தை அதிகரிப்பதோடு, சார்புப் பிழையைக் (Bias) குறைக்கப் பெரிதும் உதவுகிறது. இது வகைப்படுத்துதல் (Classification), பின்னடைவுப் பகுப்பாய்வு (Regression) ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
 தத்துவார்த்த பின்னணி  
1988-89 ஆண்டுகளில் கியர்ன்சு (Kearns), வேலியன்ட் (Valiant) ஆகியோர் ஒரு கேள்வியை எழுப்பினர்: "பல பலவீனமான கற்றல் கருவிகளை ஒன்றிணைத்து ஒரு வலுவான கற்றல் கருவியை உருவாக்க முடியுமா?"
●    பலவீனமான கற்றல் கருவி (Weak Learner): ஒரு முடிவை எடுப்பதில் தற்செயலான கணிப்பை (Random guessing) விட சற்றே அதிகத் துல்லியம் கொண்ட மாதிரி.
●    வலுவான கற்றல் கருவி (Strong Learner): உண்மையான முடிவுகளோடு மிக நெருக்கமான தொடர்புடைய, அதிகத் துல்லியம் கொண்ட மாதிரி.
1990-இல் ராபர்ட் சாபிரே (Robert Schapire) இதற்கு 'ஆம்' என விடையளித்து ஒரு ஆய்வறிக்கையைச் சமர்ப்பித்தார். இதுவே ஊக்கப்படுத்துதல் வழிமுறைகளின் வளர்ச்சிக்கு அடிப்படையாக அமைந்தது.
 அடாபூசுட் (AdaBoost)  
பிராய்டு (Freund), சாபிரே ஆகியோர் இணைந்து உருவாக்கிய அடாபூசுட் (AdaBoost - Adaptive Boosting) என்பது இத்துறையின் முதல் நடைமுறைச் சாத்தியமான வழிமுறையாகும். இன்றும் பல நவீன ஊக்கப்படுத்துதல் நுட்பங்களுக்கு (எ.கா: Gradient Boosting, XGBoost) இதுவே முன்னோடியாகத் திகழ்கிறது.
 மேற்கோள்கள்  

 வெளி இணைப்புகள் 
 Robert E. Schapire (2003); The Boosting Approach to Machine Learning: An Overview, MSRI (Mathematical Sciences Research Institute) Workshop on Nonlinear Estimation and Classification
 Boosting: Foundations and Algorithms by Robert E. Schapire and Yoav Freund

பகுப்பு:கற்றல்