2003년
에이다부스트(: adaptive boosting의 줄임말) 또는 아다부스트는 Yoav Freund와 Robert Schapire가 개발한 기계 학습 메타 알고리즘이으로 이들은 AdaBoost를 개발한 공로를 인정받아 2003년 괴델상을 받았다. AdaBoost는 성능을 향상시키기 위하여 다른 많은 형태의 학습 알고리즘과 결합하여 사용할 수 있다. 다른 학습 알고리즘(약한 학습기, weak learner)의 결과물들을 가중치를 두어 더하는 방법으로 가속화 분류기의 최종 결과물을 표현할 수 있다. AdaBoost는 이전의 분류기에 의해 잘못 분류된 것들을 이어지는 약한 학습기들이 수정해줄 수 있다는 점에서 다양한 상황에 적용할 수 있다(adaptive). 따라서 에이다 부스트는 잡음이 많은 데이터와 이상점(outlier)에 취약한 모습을 보인다.
Yoav Freund와 Robert Schapire가 괴델상을 받은게 언제야
에이다부스트