Max

CatBoost

1 сообщение в этой теме

Яндекс разработал новый метод машинного обучения CatBoost. Он позволяет эффективно обучать модели на разнородных данных — таких как местонахождение пользователя, история операций и тип устройства. Библиотека машинного обучения CatBoost выложена в открытый доступ, ее могут использовать все желающие.

Для работы с CatBoost достаточно установить его на свой компьютер. Библиотека поддерживает операционные системы Linux, Windows и macOS и доступна на языках программирования Python и R. Яндекс разработал также программу визуализации CatBoost Viewer, которая позволяет следить за процессом обучения на графиках. Скачать CatBoost и CatBoost Viewer можно на GitHub.

 

CatBoost — это наследник метода машинного обучения Матрикcнет, который применяется почти во всех сервисах Яндекса. Как и Матрикснет, CatBoost задействует механизм градиентного бустинга: он хорошо подходит для работы с разнородными данными. Но если Матрикснет обучает модели на числовых данных, то CatBoost учитывает и нечисловые, например виды облаков или типы зданий. Раньше такие данные приходилось переводить на язык цифр, что могло изменить их суть и повлиять на точность работы модели. Теперь их можно использовать в первоначальном виде. Благодаря этому CatBoost показывает более высокое качество обучения, чем аналогичные методы для работы с разнородными данными. Его можно применять в самых разных областях — от банковской сферы до промышленности.

 

Михаил Биленко, руководитель управления машинного интеллекта и исследований Яндекса:

«Яндекс много лет занимается машинным обучением, и CatBoost создавали лучшие специалисты в этой области. Выкладывая библиотеку CatBoost в открытый доступ, мы хотим внести свой вклад в развитие машинного обучения. Надо сказать, что CatBoost — первый российский метод машинного обучения, который стал доступен в open sourсe. Надеемся, что сообщество специалистов оценит его по достоинству и поможет сделать еще лучше».


Новый метод уже протестировали на сервисах Яндекса. В рамках эксперимента он применялся для улучшения результатов поиска, ранжирования ленты рекомендаций Яндекс.Дзен и для расчета прогноза погоды в технологии Метеум — и во всех случаях показал себя лучше Матрикснета. В дальнейшем CatBoost будет работать и на других сервисах. Его использует также команда Yandex Data Factory — в своих решениях для промышленности, в частности для оптимизации расхода сырья и предсказания дефектов. Кроме того, CatBoost внедрил Европейский центр ядерных исследований (ЦЕРН): он использует его для объединения данных, полученных с разных частей детектора LHCb.

Изменено пользователем Max

0

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте аккаунт или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать аккаунт

Зарегистрируйтесь для получения аккаунта. Это просто!


Зарегистрировать аккаунт

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.


Войти сейчас