Py-Boost
Обучение моделей методом градиентного бустинга на GPU
Библиотека подходит для обучения multiclass и multilabel моделей
Py-Boost
Обучение моделей методом градиентного бустинга на GPU
Обучение моделей методом градиентного бустинга на GPU
О фреймворке
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, способы обработки multioutput, возможность контролировать процесс обучения на любой стадии
Преимущества
Быстрое обучение и применение моделей
За счёт использования Python-библиотек для вычислений на GPU, например, CuPy
Гибкие настройки
и низкий порог входа
и низкий порог входа
Создавайте свои собственные модули. Не нужны навыки программирования под GPU — используется API, аналогичный библиотеке Numpy
x10 скорость тренировки моделей
благодаря алгоритму SketchBoost
благодаря алгоритму SketchBoost
Алгоритм ускоряет обучение multioutput моделей.
Входит в библиотеку Py-Boost
Входит в библиотеку Py-Boost