LightGBM Auto-supervisionato
LightGBM Auto-supervisionato combina il paradigma di apprendimento auto-supervisionato con il framework di gradient boosting LightGBM per sfruttare grandi volumi di dati tabulari non etichettati. Un compito pretesto auto-supervisionato — come la predizione di feature mascherate o la corruzione contrastiva — genera rappresentazioni di feature ricche o pseudo-etichette che vengono poi utilizzate per addestrare o affinare un modello LightGBM, migliorando sostanzialmente le prestazioni in regimi con scarsità di etichette.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning with LightGBM (Gradient Boosting with Self-supervised Pretraining). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/self-supervised-lightgbm
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