Comme d’autres types de boosting, le gradient boosting cherche à transformer plusieurs apprenants faibles en un seul apprenant fort, dans une sorte de « crowdsourcing » numérique du potentiel d’apprentissage. Certains expliquent également l'augmentation du gradient par le fait que les ingénieurs ajoutent des variables pour affiner une équation vague, afin de produire des résultats plus précis.
Le renforcement du gradient est également décrit comme une approche « itérative », les itérations pouvant être caractérisées comme l'ajout d'apprenants faibles individuels à un seul modèle d'apprenant fort.
Voici une description convaincante de la façon d'envisager un type d'implémentation d'amélioration du gradient qui améliorera les résultats de l'apprentissage automatique :
Les administrateurs système ont d'abord mis en place un ensemble d'apprenants faibles. Considérez-les, par exemple, comme un tableau d'entités AF, chacune assise autour d'une table virtuelle et travaillant sur un problème, par exemple la classification d'images binaires.
Dans l’exemple ci-dessus, les ingénieurs pondéreront d’abord chaque apprenant faible, éventuellement arbitrairement, en attribuant un niveau d’influence à A, B, C, etc.
Ensuite, le programme exécutera un ensemble donné d'images de formation. Ensuite, compte tenu des résultats, l’éventail des apprenants faibles sera repondéré. Si A a deviné bien mieux que B et C, l'influence de A augmentera en conséquence.
Dans cette description simpliste de l’amélioration d’un algorithme de boosting, il est relativement facile de voir comment l’approche plus complexe produira de meilleurs résultats. Les apprenants faibles « réfléchissent ensemble » et optimisent à leur tour un problème de ML.
En conséquence, les ingénieurs peuvent utiliser l'approche « ensemble » d'amélioration du gradient dans presque tous les types de projets de ML, de la reconnaissance d'images à la classification des recommandations des utilisateurs, en passant par l'analyse du langage naturel. Il s’agit essentiellement d’une approche « esprit d’équipe » du ML, qui retient beaucoup l’attention de certains acteurs puissants.
L'augmentation de gradient en particulier fonctionne souvent avec une fonction de perte différentiable.
Dans un autre modèle utilisé pour expliquer l’amplification par gradient, une autre fonction de ce type d’amplification est de pouvoir isoler des classifications ou des variables qui, dans une perspective plus large, ne sont que du bruit. En séparant l'arbre de régression ou la structure de données de chaque variable dans le domaine d'un apprenant faible, les ingénieurs peuvent créer des modèles qui « sonneront » avec plus de précision les signifiants du bruit. En d’autres termes, le signifiant couvert par l’apprenant faible et malchanceux sera marginalisé à mesure que cet apprenant faible sera repondéré à la baisse et aura moins d’influence.