Исследователи из НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка в десятки раз ускорили работу градиентного бустинга - одного из самых эффективных и популярных алгоритмов для решения задач машинного обучения.

Об этом в среду сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.
"Работа алгоритма градиентного бустинга похожа на гольф: чтобы загнать мяч в лунку, гольфист ударяет клюшкой по мячу, каждый раз исходя из предыдущего удара. Перед новым ударом гольфист смотрит на расстояние между мячом и лункой и стремится его сократить. Алгоритм строится примерно так же: каждая новая модель стремится сократить ошибку уже построенного ансамбля моделей", - поясняет эксперт Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Леонид Иосипой, чьи слова приводит пресс-служба вуза. https://nauka.tass.ru/nauka/18136031