Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 23): ¿Por qué LightGBM y XGBoost superan a muchos modelos de IA?"
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Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 23): ¿Por qué LightGBM y XGBoost superan a muchos modelos de IA?:
Estas técnicas avanzadas de árboles de decisión potenciados por gradiente ofrecen un rendimiento y una flexibilidad superiores, lo que las hace ideales para el modelado financiero y el comercio algorítmico. Aprenda a aprovechar estas herramientas para optimizar sus estrategias comerciales, mejorar la precisión predictiva y obtener una ventaja competitiva en los mercados financieros.
Los árboles de decisión potenciados por gradiente (GBDT, Gradient Boosted Decision Trees) son una poderosa técnica de aprendizaje automático utilizada principalmente para tareas de regresión y clasificación. Combinan las predicciones de múltiples estudiantes débiles, normalmente árboles de decisión, para crear un modelo predictivo fuerte.
La idea central es construir modelos secuencialmente, intentando cada nuevo modelo corregir los errores cometidos por los anteriores.
Estos árboles potenciados son:
Han ganado mucha popularidad en la comunidad de aprendizaje automático como los algoritmos elegidos por muchos equipos ganadores en competiciones de aprendizaje automático. En este artículo, descubriremos cómo podemos utilizar estos modelos precisos en nuestras aplicaciones comerciales.
Autor: Omega J Msigwa