Potenciación del gradiente autosupervisada
La potenciación del gradiente autosupervisada extiende el marco clásico de potenciación del gradiente incorporando tareas pretexto autosupervisadas para explotar datos no etiquetados. El modelo primero aprende representaciones de características útiles de muestras no anotadas, luego utiliza esas representaciones para guiar el ensamblaje secuencial de aprendices débiles, logrando un fuerte rendimiento predictivo incluso cuando los ejemplos etiquetados son escasos.
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Gradient Boosting (SSL-GBM). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/self-supervised-gradient-boosting
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- Gradient BoostingAprendizaje automático↔ compare
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