CatBoost

CatBoost — bu Yandex tomonidan ishlab chiqilgan boʻlib, gradient bustingning bitta original tuzilmasini qoʻllaydigan tezkor oʻrgatish modelining patentlangan noyob algoritmi orqali amalga oshiriluvchi ochiq dasturiy kutubxona hisoblanadi. Python tili uchun kutubxona bilan ishlashda asosiy API bilan, shuningdek, R dasturlash tili bilan ham amalga oshiriladi^[1]^[2]^[3].

2017-yilning 18-iyulida Yandeksning yopiq loyihasi — Matrixnet^[⇨] davomchisi va rivojlantiruvchisi hisoblangan Apache 2.0 ochiq ruxsatnomasi ostida CatBoost algoritmiga ega boʻlgan kutubxonani ommaga chiqardi.

Tarixi

Matrixnet

Matrixnet, tezkor oʻqitishning yopiq tizimi boʻlib, u 2009-yildan buyon Yandeks tomonidan kompaniyaning ichki loyihalarida, birinchi navbatda, qidiruv natijalarini tartiblash formulasini yaratishda gradientni kuchaytirishda foydalanish uchun ishlab chiqilgan^[4].

catboost

2017-yilning 18-iyulda CatBoost Yandeks kompaniyasi tomonidan Apache 2.0 erkin ruxsatnomasi ostida GitHubda bepul kirish uchun ochildi.CatBoost gradient bustingining original tuzilishida foydalaniluvchi tezkor oʻqitish tizimi hisoblanadi. CatBoost 64-bitli Linux, macOS va Windows operatsion tizimlari uchun mavjud. MacOS operatsion tizimida ishni tezlashtirish uchun original freymvork Core ML (ingl.)uzb. — Apple tomonidan tezkor oʻrganish usullari uchun yaratilgan freymvorkdan foydalaniladi.

CatBoostni Google (TensorFlow) va Microsoft (LightGBM) kabi kompaniyalarining shunga oʻxshash tezkor oʻrgatish tizimlari bilan solishtirganda, „Yandeks“ tezkor oʻrganish tizimlarini ishlab chiqish boʻlimi boshligʻi Anna Veronika Dorogush taʼkidlaganidek, Google TensorFlow bir hil maʼlumotlarni samarali tahlil qilib, boshqa sinfdagi muammolarni hal qiladi. „CatBoost boshqa xarakterdagi maʼlumotlar bilan ishlaydi va muayyan vazifalarga qarab TensorFlow va boshqa tezkor oʻrganish algoritmlari bilan birgalikda qoʻllanishi mumkin“. Microsoft LightGBM esa oʻzining ruscha ishlanmasi bilan sifat boʻyicha yuqori turadi, bu test jadvalida tezkor oʻrganishda umumiy qabul qilingan taqqoslash natijalarida koʻrsatilgan, ammo hozirda u oʻz tezligini yoʻqotmoqda — Yandeks ushbu holatni tuzatishga vaʼda bermoqda^[5].

Ilova

CatBoost texnologiyasi birinchidan, Yandeks qidiruv tizimining natijalarini yaxshilash, shaxsiy tavsiyalar tasmasini tartiblash uchun qoʻllanadi — masalan, Yandeks.Zenda, ob-havo bashoratlarini hisoblash uchun va boshqa internet tizimlarida Yandeks oldingi texnologiyaga qaraganda — Matriksnet yaxshisi ekanligi isbotlangan. Yandex Data Factory jamoasi ushbu texnologiyadan sanoat uchun yechimlarida ham foydalanadi, xususan, u xom-ashyo sarfini optimallashtirish va ishlab chiqarishdagi nuqsonlarni bashorat qilishda keng qoʻllanadi.

CatBoost Yevropa yadroviy tadqiqotlar markazi (TsERN) tomonidan Katta adron kollayderida (KAK) olib borilgan tadqiqotlar davomida LHCb detektorining turli qismlaridan olingan maʼlumotlarni zarracha haqidagi eng aniq, jamlangan bilimga birlashtirish uchun amalga oshirildi. Maʼlumotlarni birlashtirish uchun CatBoostdan foydalanib, olimlar yakuniy yechimning sifat xususiyatlarini yaxshilashga muvaffaq boʻlishdi, bunda CatBoost natijalari boshqa usullar yordamida olingan yaxshi natijalarni koʻrsatdi^[6]^[7].

Manbalar

↑ „Яндекс выложил в открытый доступ новую библиотеку машинного обучения“. Яндекс. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.
↑ „Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost“. Хабр. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.
↑ „Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost“. Хабр. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.
↑ „Технологии: Матрикснет“. Яндекс.. 2018-yil 8-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.
↑ „Зачем «Яндекс» открыл доступ к своей системе машинного обучения“. Forbes. (19 июля 2017). 2018-yil 7-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.
↑ „«Яндекс» выложил в открытый доступ альтернативу нейросетям“. CNews. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.
↑ „«Яндекс» представил новый метод машинного обучения CatBoost“. 3DNews. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

Havola

CatBoost haqida Vikipediyaning qardosh loyihalarida koʻproq bilib oling
	Maʼno va tarjimalari Vikilugʻatda
	Media fayllar Vikiomborda
	Taʼlim resurslari Vikiversitetda
	Xabarlar Vikiyangiliklarda
	Iqtibos, maqol va matallar Vikiiqtibosda
	Asarlar matnlari Vikimanbada
	Kitob va darsliklar Vikikitobda

Rasmiy sayti^(ingl.)
Catboost GitHubda^(ingl.)

[press-rel2-1] „Яндекс выложил в открытый доступ новую библиотеку машинного обучения“. Яндекс. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

[2] „Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost“. Хабр. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

[3] „Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost“. Хабр. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

[whitepaper20152-4] „Технологии: Матрикснет“. Яндекс.. 2018-yil 8-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

[5] „Зачем «Яндекс» открыл доступ к своей системе машинного обучения“. Forbes. (19 июля 2017). 2018-yil 7-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

[6] „«Яндекс» выложил в открытый доступ альтернативу нейросетям“. CNews. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

[7] „«Яндекс» представил новый метод машинного обучения CatBoost“. 3DNews. (18 июля 2017). 2018-yil 12-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2018-yil 8-iyun.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]