Продолжая тему «машинного обучения»Предлагаем вашему вниманию ещё один интереснейший материал от
@techsparks; про CatBoost — важнейшую для Яндекса (
@yandex ) систему машинного обучения.
CatBoost оставляет позади все доступные на сегодняшний день системы на всех тестовых выборках. При этом алгоритм, в отличие от многих из них, не требует ни ручной настройки, ни какой-либо оптимизации. Первые реальные применения алгоритма показали, например, что он в равной степени подходит и для прогнозирования качества стали, и для определения типа элементарных частиц в CERN, и для поминутного прогноза погоды. Видимо, под впечатлением от таких результатов компания приняла неожиданное решение выпустить алгоритм под свободной лицензией — теперь строить собственные программы и сервисы на CatBoost смогут все желающие — CatBoost выложен в открытый доступ.
А ещё это немного рассказ и про саму Анну Веронику, которая рулит командой CatBoost.
И рассказ про «деревья решений» очень доступным языком. Эта технология не так на слуху как нейронные сетки (нет той сенсационности, что в попытке соревноваться с живыми нейронами), но для массы задач работает лучше сетей. Хороший поиск, например, это всегда сочетание и сетей, и деревьев…
Читайте:
https://www.popmech.ru/technologies/392952-novyy-um-korolya-kak-sozdayutsya-luchshie-sistemy-mashinnogo-obucheniya-v-mire/via
@techsparks