LightGBM Auto-supervisionado
O LightGBM Auto-supervisionado combina o paradigma de aprendizado auto-supervisionado com o framework de gradient boosting LightGBM para explorar grandes volumes de dados tabulares não rotulados. Uma tarefa pretextual auto-supervisionada — como predição de características mascaradas ou corrupção contrastiva — gera representações ricas de características ou pseudo-rótulos que são então usados para treinar ou ajustar fino um modelo LightGBM, melhorando substancialmente o desempenho em regimes com escassez de rótulos.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning with LightGBM (Gradient Boosting with Self-supervised Pretraining). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/self-supervised-lightgbm
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