Yandex開源CatBoost機器學(xué)習(xí)庫

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Yandex開源CatBoost機器學(xué)習(xí)庫

俄羅斯搜索巨頭已經(jīng)發(fā)布了自己的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，具有可以直接用于蘋果Core ML系統(tǒng)的訓(xùn)練結(jié)果

俄羅斯搜索引擎創(chuàng)建者Yandex已經(jīng)通過發(fā)布自己的開源機器學(xué)習(xí)庫CatBoost，加入了Google，亞馬遜和微軟的行列。

根據(jù)其GitHub存儲庫的README，Apache授權(quán)的CatBoost用于“決策樹上的開源梯度提升”。它提供了一種通過使用決策機制集合或“學(xué)習(xí)者”來分類和排列數(shù)據(jù)的方法，而不是單一的。根據(jù)學(xué)習(xí)者的優(yōu)勢和劣勢對學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的結(jié)果進行加權(quán)分類。通過結(jié)合許多學(xué)習(xí)者，CatBoost可以產(chǎn)生比依賴于個人學(xué)習(xí)者的決策系統(tǒng)更好的結(jié)果, 監(jiān)控軟件。

CatBoost支持Python和R以及驅(qū)動機器學(xué)習(xí)庫的命令行界面。 CatBoost的Python軟件包還包括用于繪制培訓(xùn)過程統(tǒng)計信息的數(shù)據(jù)可視化工具。結(jié)果圖可以在Jupyter筆記本或CatBoost自己的數(shù)據(jù)查看器應(yīng)用程序中查看。

許多機器學(xué)習(xí)庫已經(jīng)實現(xiàn)了一些梯度提升算法。 Python的Scikit學(xué)習(xí)包有一個版本; XGBoost可用于多種語言和數(shù)據(jù)平臺;而Microsoft將LightGBM庫作為其分布式機器學(xué)習(xí)工具包項目的一部分, 遠程控制。

根據(jù)Yandex的說法，CatBoost是為了脫離這些項目，通過預(yù)先調(diào)整為Yandex自己的服務(wù)進行規(guī)�；�。 Yandex指出，它使用CatBoost來為其天氣服務(wù)提供預(yù)測，CatBoost已經(jīng)部署在歐洲核研究組織（CERN）上，以改進在那里進行的粒子實驗的結(jié)果。

在CatBoost中創(chuàng)建的訓(xùn)練模型可以部署在Apple的Core ML格式中，用于MacOS，iOS，tvOS以及機器學(xué)習(xí)支持的watchOS應(yīng)用程序。