Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени. Читать далее
XGBoost — это оптимизированная библиотека, реализующая алгоритм градиентного бустинга. Эта библиотека спроектирована с прицелом на высокую продуктивность и гибкость, в ней используется параллельная работа с древовидными структурами, что позволяет быстро и эффективно решать различные задачи из сфер Data Science и Machine Learning. В предыдущем материале мы исследовали три подхода к ускорению обучения XGBoost-моделей. Читать далее
Прим. Wunder Fund: В статье описан относительно новый подход к ускорению обучения больших моделей. Сами мы его не применяем, но над скоростью обучения моделей работаем постоянно, и если вам интересна эта тема, будем рады с вами пообщаться)Обучение крупномасштабных ИИ-моделей — это не
Не знаю — нужно ли вступление к статье, посвящённой ускорению машинного обучения (Machine Learning, ML)?Ускорение обучения моделей — это именно то, в чём нуждаются все ML‑инженеры. Более быстрое обучение модели означает ускорение экспериментов, что, в свою очередь,…