Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
IT Russia brief

Российский алгоритм вошёл в число лучших в мире инструментов машинного обучения

Российская разработка CatBoost от «Яндекса» вошла в пятёрку самых популярных в мире неамериканских инструментов машинного обучения. Данные из отчета Marktechpost под названием ML Global Impact Report 2025 приводит издание Forbes. Алгоритм конкурирует по частоте упоминаний в научных статьях с разработками ведущих IT-гигантов (Google, Intel, Microsoft) и используется учёными из 51 страны, включая США, Китай, Саудовскую Аравию и другие страны-лидеры в науке. Ключевое преимущество CatBoost — эффективная работа с табличными данными для решения практических задач, таких как ранжирование поисковой выдачи, прогноз погоды или медицинская диагностика. Алгоритм помогает анализировать структурированные данные для принятия решений, находя в табличках сложные и неочевидные закономерности. Инструмент находится в открытом доступе с 2017 году, его активно используют не только в сервисах «Яндекса», но и в крупных российских компаниях и научных исследованиях. К примеру, CatBoost интегрировали в многоуров

Российская разработка CatBoost от «Яндекса» вошла в пятёрку самых популярных в мире неамериканских инструментов машинного обучения. Данные из отчета Marktechpost под названием ML Global Impact Report 2025 приводит издание Forbes.

Алгоритм конкурирует по частоте упоминаний в научных статьях с разработками ведущих IT-гигантов (Google, Intel, Microsoft) и используется учёными из 51 страны, включая США, Китай, Саудовскую Аравию и другие страны-лидеры в науке.

Ключевое преимущество CatBoost — эффективная работа с табличными данными для решения практических задач, таких как ранжирование поисковой выдачи, прогноз погоды или медицинская диагностика. Алгоритм помогает анализировать структурированные данные для принятия решений, находя в табличках сложные и неочевидные закономерности.

В интересах бизнеса и науки

Инструмент находится в открытом доступе с 2017 году, его активно используют не только в сервисах «Яндекса», но и в крупных российских компаниях и научных исследованиях.

К примеру, CatBoost интегрировали в многоуровневую ML-архитектуру «Авито». Инструмент в режиме реального времени ранжирует объявления в системе рекомендаций, предсказывает конверсии в формуле продвижения, решает задачи персонализации контента и оптимизации механик.

Учёные из Московского физико-технического института использовали CatBoost для разработки методов прогнозирования состояния литий-ионных аккумуляторов, а также в обучении экспериментальных цифровых двойников батарей на синтетических данных для прогнозирования различных свойств батареи.