Adaptive Boosting (AdaBoost) ist ein Begriff aus der K\u00fcnstlichen Intelligenz sowie Big Data und Smart Data. AdaBoost ist eine Methode im Bereich des maschinellen Lernens, die dabei hilft, besonders pr\u00e4zise Vorhersagen zu treffen. <\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie wollen an einem Flie\u00dfband fehlerhafte Produkte erkennen. Einzelne, einfache Pr\u00fcfer (kleine Algorithmen), die daf\u00fcr zust\u00e4ndig sind, machen jedoch viele Fehler. Adaptive Boosting (AdaBoost) kombiniert viele dieser einfachen Pr\u00fcfer so, dass sie sich gegenseitig erg\u00e4nzen. Jeder einzelne Pr\u00fcfer trifft dabei nur kleine, aber wichtige Entscheidungen. AdaBoost ordnet diesen Pr\u00fcfern eine Gewichtung zu: Pr\u00fcfer, die zuverl\u00e4ssig sind, bekommen mehr Gewicht. Am Ende ergibt die geb\u00fcndelte Entscheidung aller Pr\u00fcfer zusammen ein deutlich besseres Ergebnis. <\/p>\n
Durch Adaptive Boosting (AdaBoost) lassen sich Fehler schneller und zuverl\u00e4ssiger entdecken, selbst wenn die Einzelpr\u00fcfer nicht perfekt sind. In der Praxis wird AdaBoost zum Beispiel genutzt, um Spam-Filter im E-Mail-Bereich zu verbessern oder Muster in gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen. Mit Adaptive Boosting werden Maschinen also intelligenter \u2013 und treffen weniger Fehlentscheidungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"