JP CashCraze - шаблон joomla Продвижение
Новости одной строкой
 
27 января 2021 года Президент КАИТК Исин Н.К. принял участие в заседании рабочей группы в Мажилисе по вопросам внесения дополнений в некоторые НПА РК в области интеллектуальной собственности.


Исполнительный директор КАИТК Данебеков Онгарбай принял участие в заседаниях рабочей группы по вопросам развития экспорта ИТ-продуктов и услуг, которые проходили в Аstana Hub с 11 го по 22 января.



8 января 2021 года Ассоциация совместно с МЦРИАП провели совещание по Дорожной карте развитие ИТ отрасли


Президент КАИТК Исин Н.К. принял участие в заседании рабочей группы по обсуждению поправок касательно Аstana Hub в Налоговый кодекс

 

 Архив >>>

«Яндекс» представил новый метод машинного обучения CatBoost и выложил в открытый доступ для всех желающих библиотеку CatBoost на GitHub по лицензии Apache License 2.0. Методика позволяет эффективно обучать модели на разнородных данных — таких как местонахождение пользователя, история операций и тип устройства.

Согласно заявлениям самого «Яндекса», библиотеки CatBoost представляют собой альтернативу нейронным сетям, которые подходят далеко не для всех типов задач реального производства. В таких условиях алгоритм CatBoost обеспечивает более высокую производительность и более устойчивый результат в процессе переобучения и высокую предсказуемость с точки зрения качества конечного результата.

«Яндекс много лет занимается машинным обучением, и CatBoost создавали лучшие специалисты в этой области. Выкладывая библиотеку CatBoost в открытый доступ, мы хотим внести свой вклад в развитие машинного обучения, — сказал Михаил Биленко, руководитель управления машинного интеллекта и исследований «Яндекса». — Надо сказать, что CatBoost — первый российский метод машинного обучения, который стал доступен в Open Source. Надеемся, что сообщество специалистов оценит его по достоинству и поможет сделать ещё лучше».

Как пояснили CNews в «Яндексе», методика CatBoost является наследником метода машинного обучения «Матрикcнет», который применяется почти во всех сервисах «Яндекса». По аналогии с «Матрикснет», CatBoost задействует механизм градиентного бустинга, который хорошо подходит для работы с разнородными данными.

Методика CatBoost интересна сокращенным временем переобучения благодаря применению патентованного алгоритма построения моделей, который, в свою очередь, отличается от стандартной схемы градиентного бустинга.

Подробнее: http://www.cnews.ru/news/top/2017-07-18_yandeks_vylozhil_v_otkrytyj_dostup_metodiku_mashinnogo

       itkbanner                                                        Главная      Главная