LightGBM

LightGBM, viết tắt của Light Gradient Boosting Machine, là một framework gradient boosting mã nguồn mở, hiệu suất cao được phát triển bởi Microsoft. Nó được thiết kế để có tốc độ và hiệu quả, khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các tác vụ machine learning (ML) liên quan đến các tập dữ liệu lớn và yêu cầu thời gian huấn luyện nhanh. Dựa trên các thuật toán cây quyết định, LightGBM sử dụng chiến lược phát triển cây theo chiều lá mới lạ, cho phép nó hội tụ nhanh hơn nhiều so với các thuật toán boosting khác. Hiệu quả của nó trong việc xử lý dữ liệu lớn đã khiến nó trở thành một công cụ phổ biến trong cả các ứng dụng công nghiệp và các cuộc thi khoa học dữ liệu.

Cách LightGBM đạt được hiệu suất cao

Tốc độ và mức sử dụng bộ nhớ thấp của LightGBM là do một số cải tiến quan trọng giúp nó khác biệt so với các phương pháp gradient boosting khác. Các kỹ thuật này phối hợp với nhau để tối ưu hóa quy trình huấn luyện mà không làm giảm độ chính xác.

• Phát triển cây theo hướng lá: Không giống như các thuật toán truyền thống phát triển cây theo từng cấp độ, LightGBM phát triển chúng theo từng lá. Nó chọn lá có độ giảm mất mát (delta loss) tối đa để phát triển, điều này cho phép mô hình hội tụ nhanh hơn và thường dẫn đến mất mát thấp hơn với cùng số lượng vòng lặp.
• Lấy mẫu một phía dựa trên độ dốc (GOSS): Phương pháp này tập trung vào các trường hợp dữ liệu có độ dốc lớn hơn (tức là những trường hợp được dự đoán kém). Nó giữ lại tất cả các trường hợp có độ dốc lớn và lấy mẫu ngẫu nhiên từ những trường hợp có độ dốc nhỏ, tạo sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ huấn luyện.
• Gộp nhóm tính năng độc quyền (Exclusive Feature Bundling - EFB): Để xử lý dữ liệu thưa thớt, chiều cao, EFB gộp các tính năng loại trừ lẫn nhau lại với nhau. Việc gộp nhóm này làm giảm số lượng các tính năng được xem xét, giúp tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện mô hình.

Để tìm hiểu sâu hơn về mặt kỹ thuật, bài nghiên cứu gốc về LightGBM cung cấp thông tin chi tiết toàn diện về kiến trúc và thuật toán của nó.

Các Ứng dụng Thực tế

Những điểm mạnh của LightGBM làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau liên quan đến dữ liệu có cấu trúc hoặc dạng bảng.

1. Phát hiện gian lận: Trong lĩnh vực tài chính, LightGBM có thể nhanh chóng xử lý hàng triệu bản ghi giao dịch để xác định các mẫu tinh vi cho thấy hoạt động gian lận gần như theo thời gian thực. Tốc độ của nó rất quan trọng để can thiệp kịp thời và các hệ thống phát hiện gian lận được hưởng lợi rất nhiều từ hiệu quả của nó trong AI trong tài chính.
2. Bảo trì dự đoán: AI trong sản xuất sử dụng LightGBM để phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc. Bằng cách huấn luyện trên dữ liệu lịch sử về hiệu suất và lỗi của thiết bị, mô hình có thể dự đoán các sự cố tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, cho phép bảo trì chủ động và giảm thời gian ngừng hoạt động. Bạn có thể tìm hiểu thêm về các khái niệm cốt lõi của bảo trì dự đoán.

Các ứng dụng phổ biến khác bao gồm dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ, hệ thống đề xuất, dự đoán tỷ lệ nhấp và chấm điểm tín dụng. Hiệu suất của nó đã làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến trong các cuộc thi khoa học dữ liệu, chẳng hạn như các cuộc thi được tổ chức trên Kaggle.

LightGBM so với các mô hình khác

LightGBM là một phần của họ các mô hình gradient boosting và cần được phân biệt với các loại mô hình ML khác.

• So với XGBoost và CatBoost: LightGBM thường được so sánh với XGBoost và CatBoost, vì tất cả đều là các thư viện gradient boosting mạnh mẽ. Sự khác biệt chính nằm ở thuật toán tăng trưởng cây; sự tăng trưởng theo chiều lá của LightGBM thường nhanh hơn so với sự tăng trưởng theo chiều mức được sử dụng bởi XGBoost. CatBoost vượt trội với khả năng xử lý tích hợp các đặc trưng phân loại, trong khi LightGBM và XGBoost thường yêu cầu tiền xử lý cho dữ liệu như vậy. Việc lựa chọn giữa chúng thường phụ thuộc vào tập dữ liệu cụ thể và yêu cầu hiệu suất.
• So với Các Mô Hình Học Sâu: Trong khi LightGBM vượt trội với dữ liệu dạng bảng cho các tác vụ ML cổ điển, nó khác biệt so với các mô hình như Ultralytics YOLO. Các mô hình YOLO là các kiến trúc học sâu (DL) chuyên dụng được thiết kế cho các tác vụ thị giác máy tính (CV) như nhận diện đối tượng, phân loại ảnh và phân vùng ảnh trên dữ liệu hình ảnh hoặc video phi cấu trúc. Các nền tảng như Ultralytics HUB tạo điều kiện phát triển và triển khai các mô hình CV tiên tiến như vậy. LightGBM vẫn là một công cụ quan trọng cho các vấn đề dữ liệu có cấu trúc, nơi tốc độ và hiệu quả trên các tập dữ liệu lớn là tối quan trọng. Bạn có thể khám phá tài liệu LightGBM chính thức để bắt đầu triển khai nó.