Gradient Boosting Auto-supervisionato
Il gradient boosting auto-supervisionato estende il framework classico del gradient boosting incorporando task pretestuali auto-supervisionati per sfruttare dati non etichettati. Il modello apprende innanzitutto rappresentazioni di feature utili da campioni non annotati, quindi utilizza tali rappresentazioni per guidare l'ensemble sequenziale di weak learner, ottenendo prestazioni predittive elevate anche quando gli esempi etichettati sono scarsi.
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Fonti
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Gradient Boosting (SSL-GBM). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/self-supervised-gradient-boosting
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