كات بووست

المفاهيم والتقنيات الأساسية

يعتمد CatBoost على أساس التعزيز المتدرج، وهي تقنية تجميعية يتم فيها إضافة نماذج جديدة بالتتابع لتصحيح الأخطاء التي ارتكبتها النماذج السابقة. تشمل الابتكارات الرئيسية في CatBoost ما يلي:

• التعزيز المرتب: نهج قائم على التبديل في التدريب يساعد على مكافحة التحول في التنبؤ الناجم عن تسرب الهدف، وهي مشكلة شائعة في تطبيقات تعزيز التدرج القياسية عند التعامل مع السمات الفئوية. يساهم هذا في تعميم أفضل للنموذج.
• معالجة الميزات الفئوية: بدلاً من الحاجة إلى معالجة مسبقة واسعة النطاق مثل الترميز أحادي البقعة، يستخدم CatBoost تقنيات مثل إحصائيات الهدف المرتبة ومجموعات الميزات الفئوية لتحويلها إلى تمثيلات عددية أثناء التدريب. يؤدي هذا غالبًا إلى نتائج أفضل ويبسط خط أنابيب المعالجة المسبقة للبيانات.
• الأشجار المتماثلة: عادةً ما يستخدم CatBoost أشجار القرار الغافلة (الأشجار المتماثلة) كمتعلمين أساسيين، مما قد يؤدي إلى تسريع أوقات التنبؤ ويساعد على منع الإفراط في التهيئة.

تمييز CatBoost عن الخوارزميات المماثلة

تنتمي CatBoost إلى عائلة آلات تعزيز التدرج (GBMs)، إلى جانب المكتبات الشهيرة مثل XGBoost وLightGBM. في حين أن جميع الخوارزميات الثلاث خوارزميات قوية للتعلم تحت الإشراف على البيانات المجدولة، فإن ما يميز CatBoost هو معالجتها المدمجة والمتطورة للسمات الفئوية. وهذا غالبًا ما يقلل من الحاجة إلى هندسة الميزات يدويًا والضبط المكثف للمعاملات الفوقية مقارنةً بخوارزمية XGBoost أو LightGBM، خاصةً في مجموعات البيانات التي تحتوي على العديد من المتغيرات الفئوية. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن هذه الخوارزميات تتفوق في المقام الأول مع البيانات المنظمة والمجدولة. بالنسبة للمهام في الرؤية الحاسوبية، مثل تصنيف الصور أو اكتشاف الأجسام، فإن البنى المتخصصة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs ) ونماذج مثل Ultralytics YOLO عادةً ما يتم استخدامها، وغالبًا ما تتم إدارتها وتدريبها باستخدام منصات مثل Ultralytics HUB.

التطبيقات الواقعية

يُستخدم CatBoost على نطاق واسع في مختلف الصناعات نظرًا لأدائه وسهولة استخدامه، خاصةً مع مجموعات البيانات المتنوعة:

• كشف الاحتيال: تستخدم المؤسسات المالية CatBoost لتحديد المعاملات الاحتيالية من خلال الاستخدام الفعال للميزات الفئوية مثل أنواع المعاملات ومعرفات التاجر ومواقع المستخدمين ومعلومات الجهاز دون معالجة مسبقة معقدة. اقرأ المزيد عن الذكاء الاصطناعي في المجال المالي.
• أنظمة التوصية: تستفيد من منصات التجارة الإلكترونية ومنصات البث من CatBoost لبناء أنظمة التوصيات. فهو يتعامل بكفاءة مع المعرّفات الفئوية للمستخدم والعنصر، وسجل التفاعل، والمعلومات السياقية للتنبؤ بتفضيلات المستخدم أو معدلات النقر إلى الظهور.
• التنبؤ باضطراب العملاء: تستخدم الشركات CatBoost للتنبؤ بالعملاء الذين من المحتمل أن يتوقفوا عن استخدام خدمتهم، مع دمج نقاط بيانات فئوية مختلفة مثل خطط الاشتراك وأنماط الاستخدام والمعلومات الديموغرافية.

الأدوات والموارد

توفر مكتبة CatBoost تكاملاً سهلاً مع عمليات سير عمل علوم البيانات الشائعة، وذلك بشكل أساسي من خلال حزمةPython الخاصة بها. كما توفر واجهات لاستخدام R وسطر الأوامر. تتوفر وثائق ودروس تعليمية شاملة على موقع CatBoost الرسمي، لتوجيه المستخدمين خلال التدريب والتقييم ونشر النماذج.