CatBoost — библиотека машинного обучения для решения практических задач

Градиентный бустинг — один из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения. Этот алгоритм помогает решать задачи регрессии, классификации и ранжирования на разнородных данных. При помощи градиентного бустинга в Яндексе мы выбираем наиболее релевантные документы для ответа на поисковые запросы, ранжируем музыкальные композиции, предсказываем погоду и решаем много других задач.

CatBoost — это библиотека градиентного бустинга, написанная в Яндексе и выложенная в открытый доступ. В докладе мы расскажем, что такое градиентный бустинг, как он применяется, чем отличается CatBoost от других библиотек, как при помощи него обучать модели на больших данных и как работать с разными типами данных — числовыми и категориальными.

Смотреть

@itlecture