LightGBM

Light Gradient Boosting Machine (Hafif Gradyan Yükseltme Makinesi) anlamına gelen LightGBM, Microsoft tarafından geliştirilen yüksek performanslı, açık kaynaklı bir gradyan yükseltme çerçevesidir. Hız ve verimlilik için tasarlanmıştır, bu da onu büyük veri kümelerini içeren ve hızlı eğitim süreleri gerektiren makine öğrenimi (ML) görevleri için mükemmel bir seçim haline getirir. Karar ağacı algoritmalarına dayanan LightGBM, diğer yükseltme algoritmalarından çok daha hızlı yakınsamasını sağlayan yeni bir yaprak bazlı ağaç büyüme stratejisi kullanır. Büyük veri işlemedeki verimliliği, onu hem endüstri uygulamalarında hem de veri bilimi yarışmalarında popüler bir araç haline getirmiştir.

LightGBM Yüksek Performansı Nasıl Elde Eder

LightGBM'nin hızı ve düşük bellek kullanımı, onu diğer gradyan yükseltme yöntemlerinden ayıran çeşitli temel yeniliklerden kaynaklanmaktadır. Bu teknikler, doğruluktan ödün vermeden eğitim sürecini optimize etmek için birlikte çalışır.

• Yaprak Bazlı Ağaç Büyümesi: Ağaçları seviye seviye büyüten geleneksel algoritmaların aksine, LightGBM onları yaprak yaprak büyütür. Büyümek için maksimum delta kaybına sahip yaprağı seçer, bu da modelin daha hızlı yakınsamasını sağlar ve genellikle aynı sayıda yineleme için daha düşük kayıpla sonuçlanır.
• Gradyan Tabanlı Tek Taraflı Örnekleme (GOSS): Bu yöntem, daha büyük gradyanlara sahip veri örneklerine (yani, kötü tahmin edilenlere) odaklanır. Büyük gradyanlara sahip tüm örnekleri tutar ve küçük gradyanlara sahip olanlardan rastgele örnekler alarak doğruluk ve eğitim hızı arasında bir denge kurar.
• Özel Özellik Paketleme (EFB): Yüksek boyutlu, seyrek verileri işlemek için EFB, karşılıklı olarak birbirini dışlayan özellikleri bir araya getirir. Bu paketleme, dikkate alınan özelliklerin sayısını azaltır ve bu da model eğitimi sürecini önemli ölçüde hızlandırır.

Daha derin bir teknik inceleme için, orijinal LightGBM araştırma makalesi, mimarisi ve algoritmaları hakkında kapsamlı ayrıntılar sunmaktadır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LightGBM'nin güçlü yönleri, onu yapılandırılmış veya tablo verileri içeren çeşitli uygulamalar için uygun hale getirir.

1. Sahtekarlık Tespiti: Finans sektöründe LightGBM, sahtekarlık faaliyetini gösteren ince kalıpları neredeyse gerçek zamanlı olarak belirlemek için milyonlarca işlem kaydını hızla işleyebilir. Hızı, zamanında müdahale için çok önemlidir ve sahtekarlık tespit sistemleri, finansta yapay zeka alanındaki verimliliğinden büyük ölçüde yararlanır.
2. Tahmine Dayalı Bakım: Üretimde yapay zeka, makinelerden gelen sensör verilerini analiz etmek için LightGBM'yi kullanır. Ekipman performansı ve arızalarının geçmiş verileri üzerinde eğitim alarak, model potansiyel arızaları meydana gelmeden önce tahmin edebilir, proaktif bakıma olanak tanır ve duruş süresini azaltır. Tahmine dayalı bakımın temel kavramları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Diğer yaygın uygulamalar arasında müşteri kaybı tahmini, öneri sistemleri, tıklama oranı tahmini ve kredi puanlaması yer alır. Performansı, Kaggle'da barındırılanlar gibi veri bilimi yarışmalarında popüler bir seçim olmasını sağlamıştır.

LightGBM ve Diğer Modeller

LightGBM, gradyan yükseltme modelleri ailesinin bir parçasıdır ve diğer ML modeli türlerinden ayırt edilmelidir.

• XGBoost ve CatBoost ile Karşılaştırıldığında: LightGBM, XGBoost ve CatBoost ile sıklıkla karşılaştırılır, çünkü hepsi güçlü gradyan yükseltme kütüphaneleridir. Temel fark, ağaç büyüme algoritmasındadır; LightGBM'nin yaprak bazlı büyümesi, XGBoost tarafından kullanılan seviye bazlı büyümeden tipik olarak daha hızlıdır. CatBoost, kategorik özelliklerin yerleşik işlenmesiyle öne çıkarken, LightGBM ve XGBoost genellikle bu tür veriler için ön işleme gerektirir. Aralarındaki seçim genellikle belirli veri kümesine ve performans gereksinimlerine bağlıdır.
• Derin Öğrenme Modelleriyle Karşılaştırıldığında: LightGBM, klasik ML görevleri için tablosal verilerle başarılı olsa da, Ultralytics YOLO gibi modellerden farklıdır. YOLO modelleri, yapılandırılmamış görüntü veya video verileri üzerinde derin öğrenme (DL) mimarileri olup, bilgisayarlı görü (CV) görevleri olan nesne tespiti, görüntü sınıflandırması ve görüntü segmentasyonu için özel olarak tasarlanmıştır. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu tür gelişmiş CV modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını kolaylaştırır. LightGBM, büyük veri kümelerinde hız ve verimliliğin çok önemli olduğu yapılandırılmış veri sorunları için hayati bir araç olmaya devam etmektedir. Uygulamasına başlamak için resmi LightGBM belgelerini inceleyebilirsiniz.