ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
В докладе рассмотрены подходы к оптимизации быстродействия распространенных реализаций алгоритма градиентного бустинга (GBDT) на высокопроизводительных кластерах. Данный алгоритм машинного обучения является одним из наиболее часто используемых в задачах аналитики на больших данных (Big-Data). Рассмотрены как технические так и алгоритмические подходы к ускорению данного алгоритма в рамках наиболее распространенных библиотек - LightGBM, XGBoost.