AdaBoost (Adaptive Boosting) es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se utiliza para mejorar la precisión de los modelos de clasificación débiles. El algoritmo de AdaBoost entrena iterativamente una secuencia de clasificadores débiles en diferentes subconjuntos de datos, asignando mayores pesos a los datos que se clasificaron incorrectamente en iteraciones anteriores. Luego, combina los resultados de estos clasificadores débiles en un clasificador fuerte ponderado, en el que los clasificadores débiles con un mejor rendimiento tienen un peso mayor en la clasificación final.
El algoritmo de AdaBoost es conocido por su capacidad para mejorar significativamente la precisión de los modelos de aprendizaje automático, especialmente en tareas de clasificación complejas con conjuntos de datos grandes y ruidosos. Además, es fácil de implementar y se puede adaptar a diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático débiles, lo que lo hace popular en la práctica de aprendizaje automático.
A diferencia de un programa informático, en el que se procesan una lista de órdenes a través de un programa de ordenador, la IA va más allá de la [...]
Leer más »En un mercado sobresaturado de información como el actual, cada vez es más difícil retener a los usuarios. Para las empresas, la competencia es cad [...]
Leer más »Lo primero que hay que conocer son los límites de la IA y tras dominar los conceptos base se podrá construir un gran software comercial con intelige [...]
Leer más »Todas los negocios tienen planificado, normalmente, un crecimiento anual aunque no todos lo logran. Aumentar las ventas de una empresa en este 2022 es [...]
Leer más »