LightGBM

Light Gradient Boosting Machine'in kısaltması olan LightGBM, Microsoft tarafından geliştirilen yüksek performanslı, açık kaynaklı bir gradyan artırma çerçevesidir. Hız ve verimlilik için tasarlanmıştır, bu da onu büyük veri kümeleri içeren ve hızlı eğitim süreleri gerektiren makine öğrenimi (ML) görevleri için mükemmel bir seçim haline getirir. Karar ağacı algoritmalarına dayanan LightGBM, diğer boosting algoritmalarından çok daha hızlı yakınsamasını sağlayan yeni bir yaprak-bilge ağaç büyüme stratejisi kullanır. Büyük verileri işlemedeki verimliliği, onu hem endüstri uygulamalarında hem de veri bilimi yarışmalarında popüler bir araç haline getirmiştir.

LightGBM Yüksek Performansı Nasıl Elde Ediyor?

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

• Yaprak Bazında 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 iterasyon 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 Paketlemesi (EFB): Yüksek boyutlu, seyrek verileri işlemek için EFB, birbirini dışlayan özellikleri bir araya getirir. Bu demetleme, dikkate alınan özelliklerin sayısını azaltarak model eğitim 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 halindeki verileri içeren çeşitli uygulamalar için uygun hale getirir.

1. Dolandırıcılık Tespiti: Finans sektöründe, LightGBM milyonlarca işlem kaydını hızlı bir şekilde işleyerek neredeyse gerçek zamanlı olarak dolandırıcılık faaliyetlerine işaret eden ince kalıpları belirleyebilir. Hızı, zamanında müdahale için çok önemlidir ve dolandırıcılık tespit sistemleri, finansta yapay zeka verimliliğinden büyük ölçüde yararlanır.
2. Kestirimci Bakım: Üretimde yapay zeka, makinelerden gelen sensör verilerini analiz etmek için LightGBM kullanır. Model, ekipman performansı ve arızalarına ilişkin geçmiş veriler üzerinde eğitim alarak olası arızaları meydana gelmeden önce tahmin edebilir, proaktif bakım sağlayabilir ve arıza süresini azaltabilir. Kestirimci 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, onu Kaggle'da düzenlenenler gibi veri bilimi yarışmalarında popüler bir seçim haline getirmiştir.

LightGBM ve Diğer Modeller

LightGBM, gradyan artırma modelleri ailesinin bir parçasıdır ve diğer ML model türlerinden ayırt edilmelidir.

• XGBoost ve CatBoost ile karşılaştırıldı: LightGBM genellikle XGBoost ve CatBoost ile karşılaştırılır, çünkü hepsi de güçlü gradyan artırma kütüphaneleridir. Temel fark ağaç büyüme algoritmasında yatmaktadır; LightGBM'nin yaprak bazında büyümesi tipik olarak XGBoost tarafından kullanılan seviye bazında büyümeden daha hızlıdır. CatBoost, kategorik özellikleri yerleşik olarak ele almasıyla öne çıkarken, LightGBM ve XGBoost genellikle bu tür veriler için ön işleme gerektirir. Bunlar arasındaki seçim genellikle belirli veri kümesine ve performans gereksinimlerine bağlıdır.
• Derin Öğrenme Modelleriyle Karşılaştırıldığında: LightGBM, klasik makine öğrenimi görevleri için tablo verileriyle üstünlük sağlarken, Ultralytics YOLO gibi modellerden farklıdır. YOLO modelleri, yapılandırılmamış görüntü veya video verilerinde nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve görüntü segmentasyonu gibi bilgisayarla görme (CV) görevleri için tasarlanmış özel derin öğrenme (DL) mimarileridir. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu tür gelişmiş CV modellerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırır. LightGBM, büyük veri kümelerinde hız ve verimliliğin çok önemli olduğu yapılandırılmış veri sorunları için hayati bir araç olmaya devam etmektedir. Uygulamaya başlamak için resmi LightGBM belgelerini inceleyebilirsiniz.