Odborné vysvětlení: Gradient Boosting je technika strojového učení pro regresní a klasifikační problémy. Postupně buduje model přidáváním slabých prediktorů, typicky rozhodovacích stromů. Každý nový prediktor se učí předpovídat rezidua (chyby) předchozího modelu. Využívá gradientní sestup k minimalizaci ztrátové funkce. Tato metoda je známá svou vysokou přesností a robustností.
Vysvětlení pro laiky: Gradient Boosting je jako postupné vylepšování odhadu. Představte si, že hádáte věk člověka. Nejprve uděláte hrubý odhad, pak se podíváte na chybu (o kolik let jste se spletli) a snažíte se ji opravit. Tento proces opakujete, pokaždé se snažíte opravit chyby z předchozích odhadů. V AI to znamená, že počítač postupně vylepšuje své předpovědi tím, že se učí z chyb, které udělal v předchozích pokusech.
Gradient Boosting is a machine learning technique for regression and classification problems. It sequentially builds a model by adding weak predictors, typically decision trees. Each new predictor learns to predict the residuals (errors) of the previous model. It uses gradient descent to minimize the loss function. This method is known for its high accuracy and robustness.
