La idea de la potenciación del gradiente fue originada en la observación realizada por Leo Breiman[1] en donde el Boosting puede ser interpretado como un algoritmo de optimización en una función de coste adecuada.
Posteriormente Jerome H. Friedman[2][3] desarrolló algoritmos de aumento de gradiente de regresión explícita, simultáneamente con la perspectiva más general de potenciación del gradiente funcional de Llew Mason, Jonathan Baxter, Peter Bartlett y Marcus Frean.
Es decir, algoritmos que optimizan una función de coste sobre el espacio de función mediante la elección iterativa de una función (hipótesis débil) que apunta en la dirección del gradiente negativo.
Una característica distintiva del Potenciación del Gradiente es su capacidad para manejar diferentes tipos de funciones de pérdida, lo que le permite ser adaptable a una variedad de problemas estadísticos y de aprendizaje automático.
Además, la técnica emplea métodos como el "shrinkage" (reducción de la tasa de aprendizaje) y la potenciación estocástica para mejorar la precisión y prevenir el sobreajuste.