**CatBoost** — bu Yandex tomonidan ishlab chiqilgan boʻlib, gradient bustingning bitta original tuzilmasini qoʻllaydigan tezkor oʻrgatish modelining patentlangan noyob algoritmi orqali amalga oshiriluvchi ochiq dasturiy kutubxona hisoblanadi. Python tili uchun kutubxona bilan ishlashda asosiy API bilan, shuningdek, R dasturlash tili bilan ham amalga oshiriladi.

2017-yilning 18-iyulida Yandeksning yopiq loyihasi — Matrixnet[⇨] davomchisi va rivojlantiruvchisi hisoblangan Apache 2.0 ochiq ruxsatnomasi ostida CatBoost algoritmiga ega boʻlgan kutubxonani ommaga chiqardi.

Tarixi
------

### Matrixnet

Matrixnet, tezkor oʻqitishning yopiq tizimi boʻlib, u 2009-yildan buyon Yandeks tomonidan kompaniyaning ichki loyihalarida, birinchi navbatda, qidiruv natijalarini tartiblash formulasini yaratishda gradientni kuchaytirishda foydalanish uchun ishlab chiqilgan.

### catboost

2017-yilning 18-iyulda CatBoost Yandeks kompaniyasi tomonidan Apache 2.0 erkin ruxsatnomasi ostida GitHubda bepul kirish uchun ochildi.CatBoost gradient bustingining original tuzilishida foydalaniluvchi tezkor oʻqitish tizimi hisoblanadi. CatBoost 64-bitli Linux, macOS va Windows operatsion tizimlari uchun mavjud. MacOS operatsion tizimida ishni tezlashtirish uchun original freymvork Core ML (ingl.)uzb. — Apple tomonidan tezkor oʻrganish usullari uchun yaratilgan freymvorkdan foydalaniladi.

CatBoostni Google (TensorFlow) va Microsoft (LightGBM) kabi kompaniyalarining shunga oʻxshash tezkor oʻrgatish tizimlari bilan solishtirganda, „Yandeks" tezkor oʻrganish tizimlarini ishlab chiqish boʻlimi boshligʻi Anna Veronika Dorogush taʼkidlaganidek, Google TensorFlow bir hil maʼlumotlarni samarali tahlil qilib, boshqa sinfdagi muammolarni hal qiladi. „CatBoost boshqa xarakterdagi maʼlumotlar bilan ishlaydi va muayyan vazifalarga qarab TensorFlow va boshqa tezkor oʻrganish algoritmlari bilan birgalikda qoʻllanilishi mumkin". Microsoft LightGBM esa oʻzining ruscha ishlanmasi bilan sifat boʻyicha yuqori turadi, bu test jadvalida tezkor oʻrganishda umumiy qabul qilingan taqqoslash natijalarida koʻrsatilgan, ammo hozirda u oʻz tezligini yoʻqotmoqda — Yandeks ushbu holatni tuzatishga vaʼda bermoqda.

Ilova
-----

CatBoost texnologiyasi birinchidan, Yandeks qidiruv tizimining natijalarini yaxshilash, shaxsiy tavsiyalar tasmasini tartiblash uchun qoʻllaniladi — masalan, Yandeks.Zenda, ob-havo bashoratlarini hisoblash uchun va boshqa internet tizimlarida Yandeks oldingi texnologiyaga qaraganda — Matriksnet yaxshisi ekanligi isbotlangan. Yandex Data Factory jamoasi ushbu texnologiyadan sanoat uchun yechimlarida ham foydalanadi, xususan, u xom-ashyo sarfini optimallashtirish va ishlab chiqarishdagi nuqsonlarni bashorat qilishda keng qoʻllaniladi.

CatBoost Yevropa yadroviy tadqiqotlar markazi (TsERN) tomonidan Katta adron kollayderida (KAK) olib borilgan tadqiqotlar davomida LHCb detektorining turli qismlaridan olingan maʼlumotlarni zarracha haqidagi eng aniq, jamlangan bilimga birlashtirish uchun amalga oshirildi. Maʼlumotlarni birlashtirish uchun CatBoostdan foydalanib, olimlar yakuniy yechimning sifat xususiyatlarini yaxshilashga muvaffaq boʻlishdi, bunda CatBoost natijalari boshqa usullar yordamida olingan yaxshi natijalarni koʻrsatdi.

Manbalar
--------

1. ↑  „Яндекс выложил в открытый доступ новую библиотеку машинного обучения". *Яндекс.* (18 июля 2017). 12-iyun 2018-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 8-iyun 2018-yil.
2. ↑  „Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost". *Хабр.* (18 июля 2017). 12-iyun 2018-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 8-iyun 2018-yil.
3. ↑  „Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost". *Хабр.* (18 июля 2017). 12-iyun 2018-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 8-iyun 2018-yil.
4. ↑  „Технологии: Матрикснет". *Яндекс.*. 8-iyun 2018-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 8-iyun 2018-yil.
5. ↑  „Зачем «Яндекс» открыл доступ к своей системе машинного обучения". *Forbes.* (19 июля 2017). 7-iyun 2018-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 8-iyun 2018-yil.
6. ↑  „«Яндекс» выложил в открытый доступ альтернативу нейросетям". *CNews.* (18 июля 2017). 12-iyun 2018-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 8-iyun 2018-yil.
7. ↑  „«Яндекс» представил новый метод машинного обучения CatBoost". *3DNews.* (18 июля 2017). 12-iyun 2018-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 8-iyun 2018-yil.

Havola
------

|  |
| --- |
| **CatBoost** haqida Vikipediyaning qardosh loyihalarida koʻproq bilib oling |
|  | Maʼno va tarjimalari Vikilugʻatda |
|  | Media fayllar Vikiomborda |
|  | Taʼlim resurslari Vikiversitetda |
|  | Xabarlar Vikiyangiliklarda |
|  | Iqtibos, maqol va matallar Vikiiqtibosda |
|  | Asarlar matnlari Vikimanbada |
|  | Kitob va darsliklar Vikikitobda |
|
|
|

* Rasmiy sayti(ingl.)
* Catboost GitHubda(ingl.)