Gradient Boosting Online
Il Gradient Boosting Online adatta il framework del gradient boosting a contesti di streaming in cui i dati arrivano un campione alla volta anziché come un batch fisso. Ad ogni passo, il modello calcola uno pseudo-residuo per l'osservazione in arrivo e aggiorna un weak learner in loco, costruendo un ensemble additivo senza memorizzare o rivisitare dati passati. Ciò lo rende adatto per previsioni in tempo reale e pipeline di streaming su larga scala dove il riaddestramento da zero è infattibile.
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Fonti
- Grubb, A. & Bagnell, J. A. (2011). Generalized Boosting Algorithms for Convex Optimization. Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011), 1209–1216. link ↗
- Beygelzimer, A., Hazan, E., Langford, J. & Zheng, T. (2015). Online-to-Batch Conversions and Applications. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 28. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Gradient Boosting (Streaming Gradient Boosted Ensembles). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-gradient-boosting
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