
Решение НИУ ВШЭ и Сбера позволит машинному обучению работать в десятки раз быстрее
Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения. Результаты их работы были представлены на конференции NeurIPS.