derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning ここ数年は「〇〇を使わなくても SOTA に近い性能が出せる」というモデルをよく見かける気がする。例えば、Vision Transformer は CNN を使わなくても、CNN を使った SOTA モデルに近い性能を出せると謳っていたと思う。LightGBM の論文を読むと、既存の勾配ブースティング決定木はデータインスタンスをフルスキャンしないとならないのでビッグデータを相手にする際に時間がかかる旨が記載されいてる。また本来は NP 困難な手法を伴う特徴量の削減について貪欲アルゴリズムを用いた近似的なアプローチを用いて実現しているとある。これによってビッグデータに対しても精度と効率を維持でき… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F04%2F10%2F023849" title="勾配ブースティング木 (5) - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2022-04-10 02:38:49 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2022/04/10/023849 1.0 100%