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온라인 LightGBM
온라인 LightGBM은 Light Gradient-Boosting Machine 프레임워크를 점진적으로 적용합니다. 즉, 모든 훈련 데이터를 한 번에 요구하는 대신, 모델은 미니 배치 또는 데이터 청크가 도착하는 대로 업데이트됩니다. 이를 통해 LightGBM의 효율적인 히스토그램 기반 부스팅을 스트리밍, 지속 학습 및 데이터 확장 시나리오에서 처음부터 다시 훈련할 필요 없이 배포할 수 있습니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Online / Incremental LightGBM (Light Gradient-Boosting Machine with Streaming Updates). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-lightgbm
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