캣부스트

캣부스트(CatBoost)는 얀덱스가 개발한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 이는 다른 기능들과 더불어, 고전적인 알고리즘에 대한 순열 기반 대안을 사용하여 범주형 특성을 해결하려는 그라디언트 부스팅 프레임워크를 제공한다. 리눅스, Windows, macOS에서 작동하며,
파이썬,
R로 사용할 수 있으며, 캣부스트를 사용하여 구축된 모델은 C++, 자바, C 샤프, 러스트, Core ML, ONNX, PMML에서 예측에 사용될 수 있다. 소스 코드는 아파치 라이선스 하에 라이선스되어 있으며 GitHub에서 이용할 수 있다.

인포월드 잡지는 2017년에 이 라이브러리에 "최고의 기계 학습 도구" 상을 수여했다. 이는 텐서플로, PyTorch, XGBoost 및 8개의 다른 라이브러리와 함께 선정되었다.

캐글은 캣부스트를 세계에서 가장 자주 사용되는 기계 학습(ML) 프레임워크 중 하나로 선정했다. 2020년 설문조사에서 가장 자주 사용되는 ML 프레임워크 상위 8위로, 2021년 설문조사에서는 상위 7위로 등재되었다.

2022년 4월 기준으로, 캣부스트는 PyPI 저장소에서 하루 약 100,000회 설치되고 있다.

 기능 
캣부스트는 주로 다음 기능들 덕분에 다른 그라디언트 부스팅 알고리즘에 비해 인기를 얻었다.
 범주형 특성의 기본 처리
 빠른 GPU 훈련
 모델 및 특징 분석을 위한 시각화 및 도구
 더 빠른 실행을 위한 oblivious 트리 또는 대칭 트리 사용
 과적합을 극복하기 위한 순서형 부스팅

 역사 
2009년 안드레이 굴린은 얀덱스에서 검색 결과 순위를 매기는 데 사용된 독점적인 그라디언트 부스팅 라이브러리인 MatrixNet을 개발했다.
2009년부터 MatrixNet은 추천 시스템 및 일기 예보를 포함한 얀덱스의 다양한 프로젝트에 사용되었다.

2014-2015년에 안드레이 굴린은 연구팀과 함께 "범주형 데이터 작업 방법" 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 Tensornet이라는 새로운 프로젝트를 시작했다. 그 결과 범주형 데이터 처리에 대한 다른 접근 방식을 가진 여러 독점적인 그라디언트 부스팅 라이브러리가 탄생했다.

2016년 안나 도로구시가 이끄는 기계 학습 인프라 팀은 Matrixnet과 Tensornet을 포함한 얀덱스에서 그라디언트 부스팅 작업을 시작했다. 그들은 범주형 및 텍스트 데이터, GPU 훈련, 모델 분석, 시각화 도구를 지원하는 CatBoost라는 그라디언트 부스팅 라이브러리의 다음 버전을 구현하고 오픈 소스화했다.

캣부스트는 2017년 7월에 오픈 소스화되었으며 얀덱스와 오픈 소스 커뮤니티에서 활발히 개발되고 있다.

 적용 
 젯브레인즈는 코드 완성에 캣부스트를 사용한다.
 Cloudflare는 봇 탐지에 캣부스트를 사용한다.
 Careem은 탑승의 미래 목적지를 예측하는 데 캣부스트를 사용한다.

 같이 보기 
 기계 학습
 그라디언트 부스팅
 TabPFN
 XGBoost
 LightGBM
 Scikit-learn

 각주 

 외부 링크 
 CatBoost
 GitHub - catboost/catboost
 CatBoost - Yandex Technology

분류:C++로 작성된 자유 소프트웨어
분류:기계 학습 및 데이터 마이닝 소프트웨어
분류:응용 기계 학습
분류:아파치 라이선스 소프트웨어
분류:자유-오픈 소스 소프트웨어
분류:2017년 소프트웨어
분류:오픈 소스 인공지능