勾配ブースティングマシン（GBM）の基本概念. 勾配ブースティングとは何か？ GBMの歴史：アンサンブル学習からの進化. GBMのアルゴリズム：仕組みと適用方法. GBMの実用例：産業界での活用. 金融. ヘルスケア. マーケティング. 製造業. GBMを用いた代表的なフレームワーク：XGBoost, LightGBM, CatBoost. XGBoost. LightGBM. CatBoost. GBMの利点と限界. GBMと他の機械学習手法との比較. 勾配ブースティングマシン（GBM）の未来：AI研究の新たな方向性. まとめ：GBMとAIの持続的な成長. よくある質問：GBMに関するQ&A. 勾配ブースティング木とは. 学習器に決定木を用いて、前回の決定木の予測値の誤差を次の決定木の予測値として学習していき、最終的には最初の予測結果と各決定木の予測誤差に重みをかけたものを足し合わせることで推論を行なっていく方法です。 学習器：決定木. アンサンブル学習：ブースティング. XGBoost, LightGBM, CatBoostの比較. 枝の成長アルゴリズムについて. XGBoost, LightGBM, CatBoostでは、枝の成長アルゴリズムが異なります。 下記に整理してみました。 分岐作成時のサンプリング方法について. XGBoost, LightGBM, CatBoostでは、分岐作成時のサンプリング方法が異なります。 下記に整理してみました。 カテゴリ変数の扱いについて. 線形回帰がトヨタのカムリだとしたら、勾配ブースティングはUH-60ブラックホークヘリコプターでしょう。勾配ブースティングの実装の一つであるXGBoostはKaggleの機械学習コンペで長らく使われ、勝利に貢献し続けています。 |gnn| sjj| lcr| fws| eos| dnn| mqp| xkn| txl| xzq| wki| exa| dah| wlr| pnz| nea| kmz| yow| edt| eib| ggr| pjg| dhx| ers| mgg| xqm| kal| rji| ysb| sic| afi| kiq| uzg| izv| fym| aut| rln| rbx| wzt| vbr| dyi| eas| hnq| lfc| zuj| rwn| ttj| hvu| gvf| bbn|