📌 주니어 PM 혼자 AI 기초 공부: 머신러닝 - 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 그래디언트 부스팅그래디언트 부스팅(Gradient Boosting, 이하 GB)은 머신러닝의 앙상블 기법으로, 여러 개의 단순한 모델('약한 예측 모델'. 주로 의사결정 나무)을 순차적으로 결합하여 강력한 예측 모델을 만드는 방법입니다. 정형 데이터를 다루는 머신러닝 대회(Kaggle 등)에서 우승한 모델의 80% 이상이 GB 모델을 사용할 만큼 성능이 검증된 개념입니다. 그래디언트 부스팅이라 부르는 이유는 '그래디언트(경사)' 라는 수학적 도구를 사용해서 모델의 성능을 '부스팅' 하기 때문입니다. 이 방법이 등장하기 전에는 에이다부스트(Adaboost) 라는 기법이 있었는데, 틀린 데이터에 가중치..
