Selbstüberwachtes LightGBM
Selbstüberwachtes LightGBM kombiniert das Paradigma des selbstüberwachten Lernens mit dem LightGBM Gradient Boosting Framework, um große Mengen unbeschrifteter tabellarischer Daten zu nutzen. Eine selbstüberwachte Vorwandaufgabe – wie die Vorhersage maskierter Merkmale oder kontrastive Korruption – generiert reichhaltige Merkmalsrepräsentationen oder Pseudolabel, die dann zum Trainieren oder Feinabstimmen eines LightGBM-Modells verwendet werden und die Leistung in Label-knappen Szenarien erheblich verbessern.
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Quellen
- Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., Ye, Q., & Liu, T.-Y. (2017). LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
- Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A Simple Framework for Contrastive Self-Supervised Learning. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML). link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning with LightGBM (Gradient Boosting with Self-supervised Pretraining). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/self-supervised-lightgbm
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