LuzGBM

Como o LightGBM alcança velocidade e eficiência

O LightGBM utiliza várias técnicas inovadoras para otimizar o desempenho:

• Amostragem de um lado baseada em gradiente (GOSS): Este método concentra-se em instâncias de dados com gradientes maiores (aqueles que são tipicamente subtreinados) e descarta aleatoriamente instâncias com gradientes pequenos, mantendo a precisão e reduzindo significativamente o volume de dados para treinamento.
• Agrupamento de caraterísticas exclusivas (EFB): Esta técnica agrupa caraterísticas mutuamente exclusivas (caraterísticas que raramente assumem valores diferentes de zero em simultâneo, comuns em dados esparsos), reduzindo o número de caraterísticas sem perder muita informação.
• Crescimento da árvore em forma de folha: Ao contrário do tradicional crescimento por níveis usado por muitos outros algoritmos como o XGBoost, o LightGBM cresce as árvores por folhas (verticalmente). Escolhe a folha que acredita que produzirá a maior redução na perda, o que muitas vezes leva a uma convergência mais rápida e melhor precisão, embora às vezes possa levar a um ajuste excessivo em conjuntos de dados menores se não for devidamente ajustado através do ajuste de hiperparâmetros.

Estas optimizações tornam o LightGBM excecionalmente rápido e eficiente em termos de memória, permitindo o treino em conjuntos de dados maciços que podem ser proibitivos para outras estruturas.

Principais caraterísticas do LightGBM

O LightGBM oferece várias vantagens para os profissionais de ML:

• Velocidade de treino rápida: Treino significativamente mais rápido em comparação com muitos outros algoritmos de reforço devido ao GOSS e EFB.
• Reduz o uso de memória: O tratamento optimizado de dados e o agrupamento de funcionalidades reduzem o consumo de memória.
• Elevada precisão: Obtém frequentemente os melhores resultados em tarefas de dados tabulares.
• Suporte paraGPU : Pode aproveitar GPU para um treino ainda mais rápido.
• Treinamento paralelo e distribuído: Suporta treinamento distribuído para lidar com conjuntos de dados extremamente grandes em várias máquinas. Podes explorar a documentação oficial do LightGBM para obteres mais detalhes.
• Lida com caraterísticas categóricas: Pode tratar diretamente caraterísticas categóricas, simplificando o pré-processamento de dados.

Comparação com outras estruturas de reforço

Embora LightGBM, XGBoost e CatBoost sejam bibliotecas poderosas de gradiente boosting, elas têm diferenças importantes:

• Crescimento da árvore: O LightGBM usa o crescimento em forma de folha, enquanto o XGBoost normalmente usa o crescimento em forma de nível. O CatBoost usa árvores de decisão esquecidas (simétricas).
• Caraterísticas categóricas: O LightGBM e o CatBoost têm um tratamento integrado para caraterísticas categóricas, simplificando muitas vezes os fluxos de trabalho em comparação com o XGBoost, que normalmente requer uma codificação de uma só vez ou um pré-processamento semelhante.
• Velocidade e Memória: O LightGBM é frequentemente mais rápido e usa menos memória do que o XGBoost, especialmente em grandes conjuntos de dados, devido ao GOSS e EFB. O CatBoost também é competitivo, destacando-se particularmente no desempenho de manipulação de caraterísticas categóricas.

A escolha entre eles depende frequentemente das caraterísticas específicas do conjunto de dados e dos requisitos do projeto.

Aplicações no mundo real

Os pontos fortes do LightGBM tornam-no adequado para várias aplicações que lidam com dados estruturados ou tabulares:

1. Deteção de fraudes: Nas finanças, o LightGBM pode processar rapidamente grandes quantidades de dados de transacções para identificar actividades potencialmente fraudulentas quase em tempo real, tirando partido da sua velocidade e precisão. Isto alinha-se com as tendências mais amplas da IA nas finanças.
2. Previsão da taxa de cliques (CTR): As plataformas de publicidade online utilizam o LightGBM para prever a probabilidade de os utilizadores clicarem nos anúncios, optimizando a colocação de anúncios e a geração de receitas com base em dados de comportamento dos utilizadores em grande escala. Podes encontrar exemplos da sua utilização nas competições Kaggle.
3. Manutenção Preditiva: Analisa dados de sensores de máquinas industriais para prever potenciais falhas, permitindo a programação proactiva da manutenção e reduzindo o tempo de inatividade. Isto é crucial em áreas como a IA no fabrico.
4. Apoio ao diagnóstico médico: Ajuda a analisar os dados do paciente (informação clínica estruturada) para prever o risco ou os resultados da doença, contribuindo para a IA nos cuidados de saúde.

Embora o LightGBM seja excelente com dados tabulares, distingue-se de modelos como o Ultralytics YOLOque são concebidos para tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos e a segmentação de imagens em dados de imagem não estruturados. Ferramentas como o Ultralytics HUB ajudam a gerir o ciclo de vida desses modelos de visão por computador. O LightGBM continua a ser uma ferramenta vital para os problemas clássicos de ML que envolvem conjuntos de dados estruturados.