ক্যাটবুস্ট

ক্যাটবুস্ট 6 Yandex দ্বারা তৈরি একটি ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার লাইব্রেরি। এটি একটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ফ্রেমওয়ার্ক প্রদান করে যা অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে, ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের পরিবর্তে একটি পারমুটেশন-চালিত বিকল্প ব্যবহার করে শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলি সমাধান করার চেষ্টা করে।[7] এটি Linux, Windows, macOS-এ কাজ করে এবং Python, 8 R-এ 9 উপলব্ধ এবং CatBoost ব্যবহার করে তৈরি মডেলগুলি C++, Java,10 C#, Rust, Core ML, ONNX এবং PMML-এ ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। সোর্স কোডটি Apache লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত এবং GitHub-এ উপলব্ধ।ক্যাটবুস্ট
+থাম্ব|ক্যাটবুস্ট লোগোপ্রকৃত তৈরিকারক আন্ড্রে গুলিন 1বিকাশকইয়ান্ডেক্স আর ক্যাটবুস্ট এর  অবদানকারী 2প্রাথমিক প্রকাশ১৮ জুলাই, ২০১৭; ৮ বছর আগে 34স্থিতিশীল প্রকাশ১.২.৮ / ১৩ এপ্রিল, ২০২৫; ১০ মাস আগে 5লেখাপাইথন ,আর,সি++, জাভাঅপারেটিং সিস্টেমলিনাক্স, ম্যাকওএস, উইন্ডোজ
টাইপটাইপমেশিন লার্নিংলাইসেন্স ও ওয়েবসাইট অ্যাপাচি লাইসেন্স ২.০
ওয়েবসাইট-catboost.ai
ইনফোওয়ার্ল্ড ম্যাগাজিন ২০১৭ সালে লাইব্রেরিকে "সেরা মেশিন লার্নিং টুলস" পুরষ্কার দিয়েছে।11 টেনসরফ্লো, পাইটর্চ, এক্সজিবিওস্ট এবং আরও ৮টি লাইব্রেরির সাথে।

ক্যাগল ক্যাটবুস্টকে বিশ্বের সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং (এমএল) ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে একটি হিসাবে তালিকাভুক্ত করেছে। এটি ২০২০ সালের 12 জরিপে শীর্ষ-৮টি সর্বাধিক ব্যবহৃত এমএল ফ্রেমওয়ার্ক এবং ২০২১ সালের জরিপে শীর্ষ-৭টি সর্বাধিক ব্যবহৃত এমএল ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে তালিকাভুক্ত ছিল।13

২০২২ সালের এপ্রিল পর্যন্ত, ক্যাটবুস্ট PyPI রিপোজিটরি থেকে প্রতিদিন প্রায় ১০০০০০ বার ইনস্টল করা হয়েছে। 14 

 ইতিহাস 
ক্যাটবুস্ট ২০১৭ সালে ইয়ানডেক্স দ্বারা উন্মুক্ত করা হয়। এটি ইয়ানডেক্সের নিজস্ব অনুসন্ধান ইঞ্জিন, সুপারিশ ব্যবস্থা, এবং স্বচালিত গাড়ি প্রকল্পের জন্য অভ্যন্তরীণভাবে ব্যবহৃত ম্যাট্রিক্স-নেট অ্যালগরিদমের উত্তরসূরি।

২০০৯ সালে আন্দ্রে গুলিন ম্যাট্রিক্সনেট তৈরি করেন, একটি মালিকানাধীন গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং লাইব্রেরি যা ইয়ানডেক্সে অনুসন্ধান ফলাফল র‍্যাঙ্ক করার জন্য ব্যবহৃত হত। ২০০৯ সাল থেকে ম্যাট্রিক্সনেট ইয়ানডেক্সের বিভিন্ন প্রকল্পে ব্যবহার করা হচ্ছে, যার মধ্যে সুপারিশ ব্যবস্থা এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাস অন্তর্ভুক্ত।

২০১৪-২০১৫ সালে আন্দ্রে গুলিন গবেষকদের একটি দলের সাথে টেনসরনেট নামে একটি নতুন প্রকল্প শুরু করার জন্য কাজ করেছিলেন যার লক্ষ্য ছিল "শ্রেণিবদ্ধ ডেটা দিয়ে কীভাবে কাজ করবেন" এই সমস্যা সমাধান করা। তাদের কাজের ফলে শ্রেণীবদ্ধ ডেটা পরিচালনার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতির সাথে বেশ কয়েকটি মালিকানাধীন গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং লাইব্রেরি তৈরি হয়েছিল।

২০১৬ সালে আনা ডোরোগুশের নেতৃত্বে মেশিন লার্নিং ইনফ্রাস্ট্রাকচার টিম ইয়ানডেক্সে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং নিয়ে কাজ শুরু করে, যার মধ্যে ম্যাট্রিক্সনেট এবং টেনসরনেট অন্তর্ভুক্ত ছিল। তারা ক্যাটবুস্ট নামক গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং লাইব্রেরির পরবর্তী সংস্করণটি বাস্তবায়ন এবং ওপেন-সোর্স করেছে, যার নাম ক্যাটবুস্ট, যা ক্যাটবুস্ট এবং টেক্সট ডেটা, জিপিইউ প্রশিক্ষণ, মডেল বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জামগুলির জন্য সমর্থন করে।

ক্যাটবুস্ট জুলাই ২০১৭ সালে ওপেন-সোর্স করা হয়েছিল এবং ইয়ানডেক্স এবং ওপেন-সোর্স সম্প্রদায়ে সক্রিয়ভাবে বিকাশাধীন রয়েছে।

 মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ 
অন্যান্য গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং অ্যালগরিদমের তুলনায় ক্যাটবুস্ট জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে মূলত নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যের কারণে-15

 শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য নেটিভ হ্যান্ডলিং 16
 দ্রুত জিপিইউ প্রশিক্ষণ 17
 মডেল এবং বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণের জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং সরঞ্জাম
 দ্রুত সম্পাদনের জন্য অবহেলিত গাছ বা প্রতিসম গাছ ব্যবহার করা
 অতিরিক্ত ফিটিং কাটিয়ে উঠতে অর্ডার করা বুস্টিং৷ 7

ক্যাটবুস্টের প্রধান বিশেষত্বগুলো নিচে দেওয়া হলো:

 ক্যাটেগরিক্যাল ফিচারের স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াকরণ: ক্যাটবুস্টের সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো এটি ক্যাটেগরিক্যাল ডেটাকে (যেমন: শহরের নাম, রঙের নাম) সরাসরি গ্রহণ করতে পারে। অন্যান্য অ্যালগরিদমে এই ডেটাকে ওয়ান-হট এনকোডিং বা অন্যান্য উপায়ে সংখ্যায় রূপান্তর করতে হয়, কিন্তু ক্যাটবুস্ট এটি নিজে থেকেই উন্নত উপায়ে করে থাকে।
 অর্ডারড বুস্টিং : এটি একটি বিশেষ কৌশল যা ডেটাসেটের ওপর ওভারফিটিং রোধ করতে সাহায্য করে এবং ছোট ডেটাসেটেও সঠিক ফলাফল দেয়।
 সিমেট্রিক ট্রি : ক্যাটবুস্ট সিমেট্রিক বা সুষম সিদ্ধান্ত বৃক্ষ তৈরি করে। এর ফলে মডেলটি খুব দ্রুত কাজ করে এবং প্রেডিকশন বা ভবিষ্যদ্বাণী করার সময় সময় অনেক কম লাগে।
 জিপিইউ সমর্থন : এটি এনভিডিয়া (NVIDIA) জিপিইউ-তে খুব দ্রুত প্রশিক্ষিত হতে পারে, যা বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে অত্যন্ত সহায়ক।

 অ্যাপলিকেশন 

 কোড সম্পূর্ণ করার জন্য জেটব্রেইন্স ক্যাটবুস্ট ব্যবহার করা হয় 18
 ক্লাউডফ্লেয়ার বট সনাক্তকরণের জন্য CatBoost ব্যবহার করে।19
 ক্যারিম CatBoost ব্যবহার করে রাইডের ভবিষ্যৎ গন্তব্যের পূর্বাভাস দেয়।20

 লাইব্রেরি তুলনা 
বৈশিষ্ট্যক্যাটবুস্ট (CatBoost)এক্সজি-বুস্ট (XGBoost)লাইট-জিবিএম (LightGBM)ক্যাটেগরিক্যাল ডেটাসরাসরি গ্রহণ করেম্যানুয়ালি রূপান্তর লাগেআংশিক গ্রহণ করেপ্রশিক্ষণের গতিদ্রুত (জিপিইউ-তে)মাঝারিঅত্যন্ত দ্রুতপ্রেডিকশন গতিঅত্যন্ত দ্রুতমাঝারিদ্রুতওভারফিটিং রোধঅত্যন্ত শক্তিশালীমাঝারি

 আরও দেখুন,তথ্যসূত্র ও বাহ্যিক লিঙ্ক 
ক্যাটবুস্টের লোগোতে একটি বিড়ালের কান লক্ষ্য করা যায়, যা "Cat" (ক্যাটাগরিয়াল) শব্দের একটি মজার উপস্থাপন। ইয়ানডেক্স নিয়মিতভাবে এই লাইব্রেরিটি আপডেট করে এবং গিটহাব-এ এর সক্রিয় কমিউনিটি রয়েছে।

মেশিন লার্নিং

গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং

ট্যাবপিএফএন

এক্সজিবুস্ট

লাইটজিবিএম

স্কিকিট-লার্ন

তথ্যসূত্রসমূহ:-

১. https://research.yandex.com/people/102811 research.yandex.com

২. https://github.com/catboost/catboost 

৩. https://techcrunch.com/2017/07/18/yandex-open-sources-catboost-a-gradient-boosting-machine-learning-librar/

৪.ইয়েগুলাল্প, সেরডার (২০১৭-০৭-১৮) https://www.infoworld.com/article/3209124/yandex-open-sources-catboost-machine-learning-library.html

৫. https://github.com/catboost/catboost/releases

৬. https://github.com/catboost/catboost

৭. a_b প্রোখোরেনকোভা, লিউডমিলা; গুসেভ, গ্লেব; ভোরোবেভ, আলেকজান্ডার; ডরোগুশ, আনা ভেরোনিকা; গুলিন, আন্দ্রে (2019-01-20)। "ক্যাটবুস্ট: শ্রেণীগত বৈশিষ্ট্য সহ নিরপেক্ষ বুস্টিং ArXiv_1706.09516

৮. https://pypi.python.org/pypi/catboost/

৯. https://anaconda.org/conda-forge/r-catboost

১০. ai.catboost/catboost-prediction

১১. 2017-the-best-machine-learning-tools.html

১২. https://www.kaggle.com/kaggle-survey-2020

১৩. https://www.kaggle.com/kaggle-survey-2021

১৪. pypistats.org/packages/catboost

১৫. https://deep-and-shallow.com/2020/02/29/the-gradient-boosters-v-catboost/

১৬. ডোরোগুশ, আনা ভেরোনিকা; এরশভ, ভ্যাসিলি; গুলিন, আন্দ্রে (২০১৮-১০-২৪)। "ক্যাটবুস্ট: শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্য সমর্থন সহ গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং" arXiv_1810.11363

১৭. https://developer.nvidia.com/blog/catboost-fast-gradient-boosting-decision-trees/

১৮. completion-episode-4-model-training/

১৯. https://blog.cloudflare.com/stop-the-bots-practical-lessons-in-machine-learning/

২০. https://blog.careem.com/en/careems-destination-prediction-service/

বাহ্যিক লিঙ্ক:-

https://catboost.ai/

https://github.com/catboost/catboost

https://tech.yandex.com/catboost/