Большинство владельцев сайтов, на которых можно извлечь хоть какую-то пользу от регистрации, рано или поздно сталкиваются с фродом. В этой статье я опишу как построить ML модель на Catboost для анализа “человечности” email адреса и подсчета скоринга. В статье по шагам разбираю весь путь: подготовку и разметку датасета, генерацию синтетических примеров, feature engineering, n-граммы и словари имён. Читать далее
Всем привет! Меня зовут Татьяна Кутузова, я работаю в Wildberries & Russ ML-инженером. Вместе с Иваном Горбуновым и Елисеем Мягких мы занимаемся разработкой AI-детектора изображений, который помогает отличать реальные фотографии от сгенерированных нейросетями.Детектор появился из…
Что влияет на скорость работы программ на C++ и как её добиться при высоком уровне кода? Ведущий разработчик библиотеки CatBoost Евгений Петров ответил на эти вопросы на примерах и иллюстрациях из опыта работы над CatBoost для x86_64. Видео доклада — Всем привет. Я занимаюсь оптимизацией для CPU библиотеки машинного обучения CatBoost. Основная часть нашей библиотеки написана на C++. Сегодня расскажу, какими простыми способами мы добиваемся скорости. Читать дальше →
CatBoost – библиотека, которая была разработана Яндексом в 2017 году, представляет разновидность семейства алгоритмов Boosting и является усовершенствованной реализацией Gradient Boosting Decision Trees (GBDT). CatBoost имеет поддержку категориальных переменных и обеспечивает высокую точность. Стоит…