Градиентный бустинг (Градиент-бустинг, Gradient Tree Boosting, Gradient Boosting Machine - GBM) – это метод Машинного обучения (ML) для задач Регрессии (Regression) и Классификации (Classification), который создает прогнозирующую Модель (Model) в форме Ансамбля (Ensemble) слабых алгоритмов прогнозирования, обычно Деревьев решений (Decision Tree). Несмотря на то, что GBM широко используется, многие практики по-прежнему рассматривают его как Черный ящик (Black Box) и просто запускают модели с использованием предварительно созданных библиотек...

Предприятия, которые уже сейчас понимают, в чем суть этих технологий и как их интегрировать в производство, в ближайшем будущем станут лидерами рынка. К 2030 году ускоренное развитие и проникновение искусственного интеллекта (ИИ) обеспечат увеличение мирового ВВП на 14%. В России множество отраслей уже приступило к интеграции технологий машинного обучения (МО) и ИИ для повышения продуктивности, в том числе в производственной сфере. Например, благодаря созданию точных прогнозов на основе МО, только...