এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
এক্সক্লুসিভ ফিচার বান্ডলিং (EFB)
লাইটজিবিএম-এর একটি অনন্য অপ্টিমাইজেশন যা পারস্পরিক এক্সক্লুসিভ বৈশিষ্ট্যগুলোকে একত্রিত করে ডাইমেনশনালিটি হ্রাস করে এবং তথ্য হারানো ছাড়াই ট্রেনিং গতি বাড়ায়।
গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক ওয়ান-সাইড স্যাম্পলিং (GOSS)
একটি স্যাম্পলিং পদ্ধতি যা বড় গ্রেডিয়েন্ট সহ সমস্ত ইনস্ট্যান্স সংরক্ষণ করে এবং ছোট গ্রেডিয়েন্ট সহগুলো র্যান্ডমলি স্যাম্পল করে, নির্ভুলতা বজায় রেখে ট্রেনিং গতি বাড়ায়।
ম্যাক্স লিভস
প্রতিটি ট্রিতে সর্বাধিক পাতার সংখ্যা নিয়ন্ত্রণকারী প্যারামিটার, যা সরাসরি লাইটজিবিএম-এ মডেলের জটিলতা এবং ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকিকে প্রভাবিত করে।
লার্নিং রেট শ্রিংকেজ
চূড়ান্ত মডেলে প্রতিটি ট্রির অবদান ওজন করার জন্য ব্যবহৃত লার্নিং রেট, যা গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এর কনভারজেন্স গতি এবং রেগুলারাইজেশন নিয়ন্ত্রণ করে।
ব্যাগিং ফ্র্যাকশন
প্রতিটি ট্রি তৈরি করতে ব্যবহৃত ট্রেনিং স্যাম্পলগুলোর অনুপাত, লাইটজিবিএম-এ ওভারফিটিং কমানোর জন্য ব্যাগিংয়ের একটি রূপ বাস্তবায়ন করে।
ফিচার ফ্র্যাকশন
প্রতিটি ট্রেনিং ইটারেশনের জন্য র্যান্ডমলি নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যগুলোর শতকরা হার, মডেলের জেনারালাইজেশন উন্নত করতে স্টোকাস্টিসিটি প্রবর্তন করে।
ক্যাটেগরিক্যাল ফিচার হ্যান্ডলিং
প্রাক-এনকোডিং ছাড়াই ক্যাটেগরিক্যাল ভেরিয়েবল কার্যকরভাবে প্রক্রিয়া করার লাইটজিবিএম-এর নেটিভ ক্ষমতা, সেরা স্প্লিট পয়েন্ট খুঁজে পেতে অপ্টিমাইজড অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
রেগুলারাইজেশন প্যারামিটারস
লাইটজিবিএম মডেলগুলিতে ওভারফিটিং প্রতিরোধের জন্য পাতার ওজনে L1 এবং L2 পেনাল্টি নিয়ন্ত্রণকারী প্যারামিটার যেমন lambda_l1 এবং lambda_l2।
Tree construction parallelism
Capacité de LightGBM à paralléliser la construction des arbres au niveau des caractéristiques (feature parallel) ou des données (data parallel) pour accélérer l'entraînement.
Leaf-wise bias correction
Technique de correction du biais inhérent à la croissance leaf-wise qui tend à favoriser les arbres déséquilibrés, ajustant les prédictions finales pour maintenir l'impartialité.
Gradient statistics
Statistiques de gradient et de hessien accumulées dans chaque nœud pour évaluer la qualité des divisions potentielles selon la théorie du gradient boosting.
Prediction speed
Avantage de LightGBM offrant des prédictions extrêmement rapides grâce à la structure leaf-wise compacte des arbres et aux optimisations d'inférence implémentées.