عزز مشاريع التعلم الآلي الخاصة بك باستخدام CatBoost، مكتبة تعزيز التدرج القوية التي تتفوق في معالجة البيانات الفئوية والتطبيقات الواقعية.
CatBoost هي مكتبة عالية الأداء ومفتوحة المصدر لتعزيز التدرج في أشجار القرار. التعزيز المتدرج هو تقنية تعلم آلي تُستخدم في مشاكل التصنيف والانحدار، حيث يتم دمج عدة نماذج ضعيفة، عادةً أشجار القرار، لإنشاء نموذج تنبؤي أقوى. يتفوق CatBoost في التعامل مع الميزات الفئوية، وهي المتغيرات التي تمثل فئات بدلاً من القيم العددية. تم تطويره من قِبل باحثي ومهندسي ياندكس، ويمكن استخدامه في مهام مثل الكشف والترتيب والتوصية والتنبؤ.
يُقدّم CatBoost العديد من المزايا مقارنةً بخوارزميات تعزيز التدرّج الأخرى، مثل XGBoost وLightGBM. تتمثل إحدى نقاط قوتها الأساسية في قدرتها على العمل مع الميزات الفئوية مباشرةً دون الحاجة إلى معالجة مسبقة واسعة النطاق مثل الترميز أحادي التدرج. يتم تحقيق ذلك من خلال تقنية تسمى التعزيز المرتب، والتي تساعد على تقليل الإفراط في التخصيص وتحسين أداء التعميم.
بالإضافة إلى ذلك، يوفر CatBoost دعمًا مدمجًا للتعامل مع القيم المفقودة، مما يزيد من تبسيط عملية إعداد البيانات. كما يوفر أيضًا تسريع GPU لتدريب أسرع، وهو مفيد بشكل خاص عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة. إن قدرة CatBoost على التعامل مع البيانات الفئوية بكفاءة تجعله مناسبًا بشكل خاص للمهام التي تتضمن بيانات منظمة، والتي غالبًا ما توجد في صناعات مثل التمويل والتجارة الإلكترونية والتصنيع.
يبني CatBoost مجموعة من أشجار القرار بالتتابع. في كل تكرار، يتم إنشاء شجرة جديدة لتصحيح الأخطاء التي ارتكبتها المجموعة الحالية. تستمر هذه العملية حتى يتم بناء عدد محدد من الأشجار أو يتوقف أداء النموذج عن التحسن بشكل ملحوظ.
تستخدم الخوارزمية تقنية جديدة تسمى إحصائيات الهدف المرتبة لتحويل السمات الفئوية إلى تمثيلات رقمية أثناء التدريب. تساعد هذه التقنية على منع تسرب الهدف، وهي مشكلة شائعة عند التعامل مع البيانات الفئوية، حيث تتسرب المعلومات من المتغير الهدف عن غير قصد إلى تمثيل الميزة.
وقد أدى تعدد استخدامات CatBoost وأدائه إلى اعتماده في العديد من التطبيقات الواقعية.
في القطاع المالي، تُستخدم أداة CatBoost للكشف عن المعاملات الاحتيالية من خلال تحليل الأنماط في بيانات المعاملات، والتي غالبًا ما تتضمن العديد من السمات الفئوية مثل نوع المعاملة وفئة التاجر والموقع. وقدرته على التعامل مع هذه الميزات مباشرةً دون معالجة مسبقة واسعة النطاق تجعله فعالاً للغاية في هذه المهمة.
يعتمد الإعلان عبر الإنترنت بشكل كبير على التنبؤ باحتمالية نقر المستخدم على الإعلان. يُستخدم برنامج CatBoost لبناء نماذج تتنبأ بنسب النقر إلى الظهور من خلال مراعاة عوامل مثل التركيبة السكانية للمستخدم ومحتوى الإعلان وسلوك النقرات السابقة. إن أداءها على مجموعات البيانات التي تحتوي على مزيج من الميزات العددية والفئوية يجعلها خيارًا شائعًا لهذا التطبيق.
تستفيد من منصات التجارة الإلكترونية من CatBoost لإنشاء أنظمة توصيات. من خلال تحليل تاريخ تصفح المستخدم وسجل الشراء، إلى جانب سمات المنتج، يمكن ل CatBoost إنشاء توصيات مخصصة للمنتجات، مما يعزز تجربة المستخدم ويزيد من المبيعات.
تستخدم شركات التأمين CatBoost لتقييم المخاطر المرتبطة بالعملاء المحتملين. من خلال تحليل عوامل مختلفة مثل العمر والموقع ونوع البوليصة، يمكن لنماذج CatBoost التنبؤ باحتمالية المطالبات، مما يساعد شركات التأمين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن أقساط التأمين والتغطية التأمينية.
بينما تشترك CatBoost في أوجه التشابه مع خوارزميات التعزيز المتدرج الأخرى مثل XGBoost وLightGBM، إلا أنها تتمتع بمزايا مميزة. على عكس XGBoost، الذي يتطلب معالجة الميزات الفئوية مسبقًا باستخدام تقنيات مثل الترميز أحادي التشفير، يمكن ل CatBoost التعامل معها مباشرةً. هذا يبسّط سير العمل وغالبًا ما يؤدي إلى أداء أفضل، خاصةً عند التعامل مع ميزات فئوية عالية الكاردينالية.
بالمقارنة مع LightGBM، يمكن أن توفر تقنية التعزيز المرتب من CatBoost أداءً أفضل في التعميم، خاصةً على مجموعات البيانات الأصغر حجمًا. ومع ذلك، غالبًا ما يتدرب LightGBM بشكل أسرع، خاصةً على مجموعات البيانات الكبيرة جدًا، وذلك بسبب نهجه القائم على الرسم البياني.
على الرغم من أن CatBoost يستهدف في المقام الأول البيانات المهيكلة، إلا أنه يمكن دمجه مع نماذج الرؤية الحاسوبية لتحسين الأداء في تطبيقات معينة. على سبيل المثال، يمكن استخدام الميزات المستخرجة من الصور باستخدام Ultralytics YOLO إلى جانب ميزات فئوية ورقمية أخرى كمدخلات لنموذج CatBoost. يمكن أن يكون هذا النهج مفيدًا في مهام مثل تحليل الصور الطبية، حيث يمكن دمج بيانات المريض (العمر والجنس والتاريخ الطبي) مع ميزات الصورة لتحسين دقة التشخيص. يمكنك أيضًا تدريب النماذج والتحقق من صحتها والتنبؤ بها وتصديرها باستخدام الحزمةUltralytics Python .
في حين أن Ultralytics HUB مصمم بشكل أساسي لتدريب ونشر نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO ، فمن الممكن دمج نماذج CatBoost في خط الأنابيب. على سبيل المثال، بعد تدريب نموذج الكشف عن الكائنات باستخدام Ultralytics HUB، يمكن تصدير ميزات الكائنات المكتشفة واستخدامها كمدخلات لنموذج CatBoost لإجراء مزيد من التحليل أو مهام التنبؤ. يوضح هذا مرونة الجمع بين تقنيات التعلم الآلي المختلفة لبناء حلول ذكاء اصطناعي شاملة.
