Ánh sángGBM

LightGBM, viết tắt của Light Gradient Boosting Machine (Máy Tăng Cường Độ Gradient Ánh Sáng), là một nền tảng tăng cường độ gradient mã nguồn mở, hiệu suất cao do Microsoft phát triển. Được thiết kế để đạt được tốc độ và hiệu quả, LightGBM là một lựa chọn tuyệt vời cho các tác vụ học máy (ML) liên quan đến các tập dữ liệu lớn và yêu cầu thời gian đào tạo nhanh. Dựa trên các thuật toán cây quyết định , LightGBM sử dụng chiến lược tăng trưởng cây lá mới, cho phép hội tụ nhanh hơn nhiều so với các thuật toán tăng cường khác. Hiệu quả xử lý dữ liệu lớn của LightGBM đã khiến nó trở thành một công cụ phổ biến trong cả ứng dụng công nghiệp và các cuộc thi khoa học dữ liệu.

LightGBM đạt được hiệu suất cao như thế nào

Tốc độ và mức sử dụng bộ nhớ thấp của LightGBM là nhờ một số cải tiến quan trọng giúp nó khác biệt so với các phương pháp tăng cường độ dốc khác. Các kỹ thuật này phối hợp với nhau để tối ưu hóa quá trình đào tạo mà không làm giảm độ chính xác .

• Tăng trưởng cây theo lá : Không giống như các thuật toán truyền thống phát triển cây theo từng cấp, LightGBM phát triển chúng theo từng lá. Nó chọn lá có tổn thất delta lớn nhất để phát triển, cho phép mô hình hội tụ nhanh hơn và thường dẫn đến tổn thất thấp hơn với cùng số lần lặp.
• Lấy mẫu một phía dựa trên gradient (GOSS) : Phương pháp này tập trung vào các trường hợp dữ liệu có gradient lớn hơn (tức là những trường hợp dự đoán kém). Phương pháp này giữ lại tất cả các trường hợp có gradient lớn và lấy mẫu ngẫu nhiên từ các trường hợp có gradient nhỏ, tạo sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ huấn luyện.
• Gói Tính năng Độc quyền (EFB) : Để xử lý dữ liệu đa chiều, thưa thớt, EFB gói các tính năng loại trừ lẫn nhau lại với nhau. Gói này làm giảm số lượng tính năng cần 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 ban đầu của LightGBM cung cấp thông tin chi tiết toàn diện về kiến trúc và thuật toán của công nghệ này.

Ứng dụng trong thế giới thực

Điểm mạnh của LightGBM khiến nó phù hợp với nhiều ứng dụng liên quan đến dữ liệu có cấu trúc hoặc dạng bảng .

1. Phát hiện gian lận : Trong lĩnh vực tài chính, LightGBM có thể xử lý nhanh chóng hàng triệu hồ sơ giao dịch để xác định các dấu hiệu 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 AI trong lĩnh vực 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 đào tạo dữ liệu lịch sử về hiệu suất và sự cố 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 chuột và chấm điểm tín dụng. Hiệu suất của nó đã khiến nó trở thành 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 tăng cường độ dốc 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 tăng cường gradient mạnh mẽ. Sự khác biệt chính nằm ở thuật toán tăng trưởng cây; tốc độ tăng trưởng theo lá của LightGBM thường nhanh hơn tốc độ tăng trưởng theo cấp độ của XGBoost. CatBoost nổi 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 này. 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 : Mặc dù LightGBM vượt trội với dữ liệu dạng bảng cho các tác vụ học máy cổ điển, nhưng nó khác biệt so với các mô hình như Ultralytics YOLO . Các mô hình YOLO là kiến trúc học sâu (DL) chuyên biệt được thiết kế cho các tác vụ thị giác máy tính (CV) như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh và phân đoạn hình ảnh trên dữ liệu hình ảnh hoặc video phi cấu trúc. Các nền tảng như Ultralytics HUB tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và triển khai các mô hình CV tiên tiến này. LightGBM vẫn là một công cụ thiết yếu cho các vấn đề về dữ liệu có cấu trúc, nơi tốc độ và hiệu quả trên các tập dữ liệu lớn là tối quan trọng. Bạn có thể tìm hiểu tài liệu chính thức của LightGBM để bắt đầu triển khai.