XGBoost
Оптимизированная распределенная библиотека повышения градиента.
В задачах предсказания, которые используют неструктурированные данные (например, изображения или текст), эта искусственная нейронная сеть превосходит все остальные алгоритмы или фреймворки.
Поддерживает несколько языков, включая C ++, Python, R, Java, Scala, Julia.
Клиенты: Решает множество задач в области науки о данных и машинного обучения. Используется в производстве несколькими компаниями.
Кейсы
Авито
«Когда не знаете, какой алгоритм использовать, используйте XGBoost», — Оуэн Жанг, победитель соревнования по улучшению контекстной рекламы от Авито на Kaggle.
Преимущества
Хорошо оптимизированная бэкэнд-система для максимальной производительности при ограниченных ресурсах.
Поддерживает распределенное обучение на нескольких машинах, включая кластеры AWS, GCE, Azure и Yarn. Может быть интегрирован с Flink, Spark и другими облачными системами обработки данных.
