Boosting là một phương pháp máy học thuộc loại "Ensemble Learning", nghĩa là nó kết hợp nhiều mô hình học (hay gọi là "weak learners") để tạo ra một mô hình mạnh mẽ (hay gọi là "strong learner").

Cách chung mà Boosting hoạt động là thông qua việc huấn luyện mô hình liên tiếp, với mỗi mô hình kế tiếp cố gắng khắc phục sai số từ mô hình trước. Nó thực hiện điều này bằng cách tập trung nhiều hơn vào các dự đoán sai và cố gắng cải thiện chúng.

Có nhiều thuật toán Boosting khác nhau, như AdaBoost, Gradient Boost, và XGBoost, mỗi loại áp dụng phương pháp cụ thể để tối ưu hóa hiệu suất.

Giả sử Boosting là một nhóm làm việc, trước tiên bạn làm một tác vụ, sau đó tôi xem xét những gì bạn đã làm sai và cố gắng khắc phục, sau đó một người khác xem xét lại, và quy trình này lặp lại cho đến khi chúng ta có được kết quả tốt nhất.

Sau cùng, nếu bạn thấy thích thú với câu chuyện về cách máy học có thể làm việc theo nhóm để giải quyết các vấn đề, hãy ghé thăm trituenhantao.io! Nơi đó có nhiều thông tin thú vị khác về AI và máy học mà bạn có thể tham gia khám phá.