LightAutoML framework

Градиентный бустинг — один из самых эффективных и широко используемых алгоритмов машинного обучения на табличных данных.

Библиотека Py-Boost полностью раскрывает потенциал этого метода — благодаря широким возможностям кастомизации: кастомные лоссы на GPU, стратегии семплирования, возможность контролировать процесс обучения на любой стадии. Библиотека подходит для обучения multiclass, multilabel и multitask моделей. Чуть подробнее в этом видео

Преимущества:
✅ Быстрое обучение и применение моделей за счёт использования Python-библиотек для вычислений на GPU, например, CuPy
✅ Гибкие настройки и низкий порог входа
✅ Встроенный алгоритм SketchBoost, позволяющий значительно быстрее обучать модели бустинга с высокой точностью

Помимо замены кучи бинарных моделей на одну multilabel, фреймворк py-boost хорошо показал себя в задачах биоинформатики.

Ну и поддержка py-boost есть в gpu версии LightAutoML

GitHub

GitHub - sb-ai-lab/Py-Boost: Python based GBDT implementation on GPU. Efficient multioutput (multiclass/multilabel/multitask) training

Python based GBDT implementation on GPU. Efficient multioutput (multiclass/multilabel/multitask) training - sb-ai-lab/Py-Boost

www.tgoop.com/lightautoml/132

2.3K viewsOlga Plosskaya, Apr 23, 2024 at 08:03

Градиентный бустинг — один из самых эффективных и широко используемых алгоритмов машинного обучения на табличных данных.

Библиотека Py-Boost полностью раскрывает потенциал этого метода — благодаря широким возможностям кастомизации: кастомные лоссы на GPU, стратегии семплирования, возможность контролировать процесс обучения на любой стадии. Библиотека подходит для обучения multiclass, multilabel и multitask моделей. Чуть подробнее в этом видео

Преимущества:
✅ Быстрое обучение и применение моделей за счёт использования Python-библиотек для вычислений на GPU, например, CuPy
✅ Гибкие настройки и низкий порог входа
✅ Встроенный алгоритм SketchBoost, позволяющий значительно быстрее обучать модели бустинга с высокой точностью

Помимо замены кучи бинарных моделей на одну multilabel, фреймворк py-boost хорошо показал себя в задачах биоинформатики.

Ну и поддержка py-boost есть в gpu версии LightAutoML

BY LightAutoML framework