स्व-पर्यवेक्षित ग्रेडिएंट बूस्टिंग
स्व-पर्यवेक्षित ग्रेडिएंट बूस्टिंग, बिना लेबल वाले डेटा का लाभ उठाने के लिए स्व-पर्यवेक्षित प्रीटेक्स्ट कार्यों को शामिल करके क्लासिक ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क का विस्तार करता है। मॉडल पहले अनोटेट किए गए नमूनों से उपयोगी फ़ीचर प्रतिनिधित्व सीखता है, फिर कमजोर सीखने वालों के अनुक्रमिक समूह को निर्देशित करने के लिए उन अभ्यावेदन का उपयोग करता है, जो लेबल किए गए उदाहरण दुर्लभ होने पर भी मजबूत भविष्यवाणी प्रदर्शन प्राप्त करता है।
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स्रोत
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Gradient Boosting (SSL-GBM). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/self-supervised-gradient-boosting
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