밸리언트는 모델의 표현력의 로그에 비례해 더 많은 학습 데이터

1,963 2015.11.09 18:07

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효율적인 학습이 가능한 모델과 알고리즘이 있음을 보였다. PAC 러닝에 대한 연구는 마이클 컨스(Michael Kearns)에 의해 약한(정확도 α가 50%보다 크지만 정확하지는 않은) 학습기를 통해 강한(더 정확도가 높은) 학습기를 학습할 수 있는지에 대한 질문으로 이어졌으며, 오아브 프로인트(Yoav Freund)와 로버트 샤피르(Robert Schapire)에 의해 에이다부스트(Adaboost)가 고안되는 계기가 됐다. 에이다부스트와 같은 부스팅 알고리즘은 이론적으로도 학습이 진행됨에 따라 정확도가 점차적으로 증가하는 것을 보일 수 있을 뿐만 아니라, 여러 응용분야에서 좋은 성능을 내고 있는 랜덤 포레스트(Random Forest), 그레이디언트(Gradient) 부스팅 등 알고리즘들이 개발되는 기초가 됐다.

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