LuzGBM

O LightGBM, que significa Light Gradient Boosting Machine, é uma estrutura de reforço de gradiente de alto desempenho e de código aberto desenvolvida pela Microsoft. Foi concebida para ser rápida e eficiente, o que a torna uma excelente escolha para tarefas de aprendizagem automática (ML) que envolvem grandes conjuntos de dados e requerem tempos de formação rápidos. Baseado em algoritmos de árvores de decisão, o LightGBM utiliza uma nova estratégia de crescimento de árvores em forma de folha, o que lhe permite convergir muito mais rapidamente do que outros algoritmos de otimização. A sua eficiência no tratamento de grandes volumes de dados tornou-o uma ferramenta popular tanto em aplicações industriais como em competições de ciência de dados.

Como o LightGBM alcança um alto desempenho

A velocidade do LightGBM e o baixo uso de memória são devidos a várias inovações chave que o diferenciam de outros métodos de aumento de gradiente. Estas técnicas trabalham em conjunto para otimizar o processo de treino sem sacrificar a precisão.

• Crescimento da árvore folha a folha: Ao contrário dos algoritmos tradicionais que crescem as árvores nível a nível, o LightGBM cresce-as folha a folha. O LightGBM seleciona a folha com a perda delta máxima para crescer, o que permite ao modelo convergir mais rapidamente e muitas vezes resulta numa perda menor para o mesmo número de iterações.
• Amostragem de um lado baseada em gradiente (GOSS): Este método concentra-se em instâncias de dados com gradientes maiores (ou seja, aqueles que são mal previstos). Mantém todas as instâncias com gradientes grandes e recolhe aleatoriamente amostras das instâncias com gradientes pequenos, atingindo um equilíbrio entre precisão e velocidade de treino.
• Agrupamento de caraterísticas exclusivas (EFB): Para lidar com dados esparsos e de elevada dimensão, o EFB agrupa caraterísticas mutuamente exclusivas. Este agrupamento reduz o número de caraterísticas consideradas, o que acelera significativamente o processo de formação do modelo.

Para um mergulho técnico mais profundo, o documento de investigação original do LightGBM fornece detalhes abrangentes sobre a sua arquitetura e algoritmos.

Aplicações no mundo real

Os pontos fortes do LightGBM tornam-no adequado para várias aplicações que envolvem dados estruturados ou tabulares.

1. Deteção de Fraude: No sector financeiro, o LightGBM pode processar rapidamente milhões de registos de transacções para identificar padrões subtis indicativos de atividade fraudulenta quase em tempo real. A sua velocidade é crucial para uma intervenção atempada e os sistemas de deteção de fraude beneficiam muito da sua eficiência na IA no sector financeiro.
2. Manutenção Preditiva: A IA no fabrico utiliza o LightGBM para analisar os dados dos sensores das máquinas. Ao treinar com dados históricos de desempenho e falhas de equipamentos, o modelo pode prever possíveis avarias antes que elas ocorram, permitindo a manutenção proativa e reduzindo o tempo de inatividade. Pode saber mais sobre os conceitos fundamentais da manutenção preditiva.

Outras aplicações comuns incluem a previsão da rotatividade de clientes, sistemas de recomendação, previsão da taxa de cliques e pontuação de crédito. O seu desempenho tornou-o uma escolha popular em competições de ciência de dados, como as organizadas no Kaggle.

LightGBM vs. Outros modelos

O LightGBM faz parte de uma família de modelos de gradiente boosting e deve ser distinguido de outros tipos de modelos ML.

• Comparado com XGBoost e CatBoost: O LightGBM é frequentemente comparado com o XGBoost e o CatBoost, uma vez que todos são bibliotecas poderosas de gradiente de reforço. A principal diferença reside no algoritmo de crescimento da árvore; o crescimento das folhas do LightGBM é tipicamente mais rápido do que o crescimento dos níveis utilizado pelo XGBoost. O CatBoost destaca-se pelo seu tratamento integrado de caraterísticas categóricas, enquanto o LightGBM e o XGBoost requerem frequentemente um pré-processamento desses dados. A escolha entre eles depende frequentemente do conjunto de dados específico e dos requisitos de desempenho.
• Comparado com modelos de aprendizagem profunda: Embora o LightGBM seja excelente com dados tabulares para tarefas clássicas de ML, ele é diferente de modelos como o Ultralytics YOLO. Os modelos YOLO são arquiteturas especializadas de aprendizagem profunda (DL) projetadas para tarefas de visão computacional (CV), como deteção de objetos, classificação de imagens e segmentação de imagens em dados não estruturados de imagem ou vídeo. Plataformas como o Ultralytics HUB facilitam o desenvolvimento e a implementação de tais modelos avançados de CV. O LightGBM continua a ser uma ferramenta vital para problemas de dados estruturados em que a velocidade e a eficiência em grandes conjuntos de dados são fundamentais. Pode explorar a documentação oficial do LightGBM para iniciar a sua implementação.