ऑनलाइन लाइटजीबीएम (Online LightGBM)
ऑनलाइन लाइटजीबीएम, लाइट ग्रेडिएंट-बूस्टिंग मशीन (Light Gradient-Boosting Machine) फ्रेमवर्क को वृद्धिशील (incrementally) रूप से लागू करता है: एक बार में सभी प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के बजाय, मॉडल को मिनी-बैचों या डेटा चंक्स के रूप में अद्यतन (updated) किया जाता है जैसे ही वे आते हैं। यह लाइटजीबीएम के कुशल हिस्टोग्राम-आधारित बूस्टिंग को बिना खरोंच से पुनः प्रशिक्षित किए स्ट्रीमिंग, निरंतर-सीखने (continual-learning) और डेटा-विस्तार परिदृश्यों (data-expansion scenarios) में तैनात करने की अनुमति देता है।
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स्रोत
- 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 ↗
- Bifet, A., & Gavalda, R. (2009). Adaptive Learning from Evolving Data Streams. Advances in Intelligent Data Analysis VIII. Lecture Notes in Computer Science, vol 5772. Springer. DOI: 10.1007/978-3-642-03915-7_22 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online / Incremental LightGBM (Light Gradient-Boosting Machine with Streaming Updates). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-lightgbm
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