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.

Платформы: Windows, Linux и OSX, а также на различных облачных платформах.

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.