«Яндекс» представил метод машинного обучения CatBoost и выложил его в открытый доступ
"Яндекс" представил метод машинного обучения - CatBoost - для более качественного прогнозирования моделей, сообщает пресс-служба компании.
Основное отличие CatBoost - умение работать с данными из разных источников, переводить категориальные данные в числа, а также снижать количество ошибок при прогнозировании не в процессе последовательных доработок модели, а сразу.
В "Яндексе" рассчитывают, что в тех сервисах, где CatBoost будет показывать лучшие результаты, технология будет внедрена вместо предыдущего метода машинного обучения компании "Матрикснет". В частности, компания планирует перевести на CatBoost сервис "Яндекс.Такси", а также внедрить CatBoost - наравне с "Матрикснет" - в поиск.
"Яндекс" выложил библиотеку машинного обучения CatBoost в открытый доступ. В компании считают, что технология перспективна для использования в финансовом секторе, медицине, промышленности, рекомендательных сервисах и др.
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.
