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온라인 부스팅
온라인 부스팅은 고전적인 부스팅 프레임워크를 데이터 스트림에 적용하여, 전체 데이터셋을 저장하지 않고 약한 학습기 앙상블을 한 번에 하나의 예시에 대해 업데이트합니다. Oza-Russell 공식은 포아송 샘플링된 인스턴스 수를 사용하여 AdaBoost의 재가중치를 근사하며, 실시간 또는 리소스 제약 환경에서 정확하고 적응적인 분류를 가능하게 합니다.
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Boosting (Streaming Ensemble Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-boosting
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