Алгоритм CatBoost от Яндекса вошел в топ-5 ML инструментов для научных исследований

Forbes Алгоритм CatBoost от Яндекса конкурирует с разработками бигтехов CatBoost вошел в топ ML алгоритмов для академических исследований Отчет ML Global Impact Report подготовило американское Marktechpost CatBoost вошел в топ 5 алгоритмов для научных исследований в мире В отчет также были включены Scikit learn AlphaFold U Net GAN и RNN Авторы выделяют ведущие роли США и Китая в мировых исследованиях Почти 90 ML инструментов с открытым кодом разработаны в США Китай лидирует по числу научных публикаций доля от всех статей 43 CatBoost от Яндекса упоминают в каждой 30 й статье где был ML ML алгоритм Яндекса используют для работы ученые из 51 страны Среди стран упоминаются США Китай Саудовская Аравия и др CatBoost конкурирует наравне с продуктами американских бигтехов Это XGBoost Gradient Boosting Model и LightGBM доли 15 12 и 10 Доля CatBoost среди научных статей на рынке США составляет 13 Алгоритм CatBoost был выложен в открытый доступ 8 лет назад Яндекс применяет его для Поиска Музыки Маркета и др CatBoost помогает находить сложные и неочевидные закономерности Алгоритм широко применяет российский бизнес и научные организации Например CatBoost интегрирован в ML архитектуру сервиса Авито ftsec

Алгоритм CatBoost от Яндекса вошёл в топ 20 самых используемых в мировых исследованиях инструментов машинного обучения по версии издания Marktechpost Это следует из глобального отчёта ML Global Impact Report 2025 который охватил научные статьи из более чем 125 стран Российский CatBoost оказался единственной отечественной разработкой и попал в узкую группу из пяти неамериканских технологий пробившихся в этот список Технология применяется исследователями из 51 страны включая США и Китай и фигурирует в каждой 30 й научной статье где используется машинное обучение На рынке США где конкуренция особенно высока доля его применения в статьях сопоставима с показателями аналогов от крупнейших технологических компаний CatBoost помогает решать задачи в медицине и прикладных отраслях от прогнозирования рецидивов рака и диагностики болезни Альцгеймера до мониторинга качества воды и кибербезопасности

Знай наших Издание MarkTechPost проанализировало 5000 научных статей за 2025 год и выяснило какие ML инструменты чаще других используются в актуальных научных работах В список вошли всего 5 технологий неамериканского происхождения одна из которых российская kod ru catboost marktechpost

Алгоритм Яндекса CatBoost вошел в число наиболее широко используемых инструментов машинного обучения ML в академических исследованиях по версии американского издания Marktechpost сообщает Forbes CatBoost широко применяется учеными более 50 стран мира в сферах от медицины до инженерии составляя конкуренцию разработкам ведущих компаний бигтеха Алгоритм стал единственной российской технологией в списке наиболее часто упоминаемых в научных исследованиях мира говорится в сообщении

Алгоритм CatBoost разработанный Яндексом вошел в число самых популярных инструментов машинного обучения ML в академических исследованиях по версии американского издания Marktechpost Он широко применяется учеными в более чем 50 странах мира и конкурирует с разработками ведущих компаний бигтеха Это единственная российская технология вошедшая в список наиболее применяемых в мировых научных исследованиях kstati p

Яндексовский CatBoost вошел в число самых используемых ML инструментов в академических исследованиях Американское издание Marktechpost выкатило доклад ML Global Impact Report 2025 который охватывает исследования из более чем 125 стран мира В число самых популярных ML инструментов в исследованиях вошла российская технология CatBoost CatBoost который изначально создавался для Поиска Яндекса сегодня используется в каждой 30 й статье с применением ML учеными из 51 страны включая США Китай Саудовскую Аравию и другие В частности на США приходится 13 статей с использованием CatBoost среди авторов работ исследователи из Harvard University Massachusetts Institute of Technology и Stanford University В числе основных отраслей применения медицина и прикладные науки прогнозирование рецидивов рака печени обнаружение рака молочной железы ранняя диагностика болезни Альцгеймера оценка риска преждевременных родов индекс качества воды расчет спроса на зарядку электромобилей борьба с ботами в социальных сетях

Российский алгоритм машинного обучения вошел в число самых востребованных для науки во всем мире Речь идет о CatBoost от Яндекс Американское издание Marktechpost проанализировало 5 тыс научных статей из семейства британского журнала Nature и подготовило отчет Российская разработка применяется практически в каждой тридцатой работе Валерий Убодоев продолжит Алгоритм машинного обучения CatBoost изначально разрабатывали для улучшения результатов поисковой выдачи Яндекса сейчас компания применяет его и в других сервисах например в Музыке Погоде и Маркете В общий доступ он был выложен в 2017 году Подобные CatBoost алгоритмы применяются для решения различного рода задач Среди прочего это анализ массивов данных которые нужен для проведения качественной научной работы Применялась разработка в различных областях от социальных и прикладных наук до медицинских тем Например как следует из отчета ученые из Сербии использовали российский алгоритм чтобы спрогнозировать свойства керамической плитки на этапе обжига в Польше рассчитывали риск преждевременных родов а в США с его помощью проводили диагностику болезни Альцгеймера Российские разработки и раньше признавались одними из лучших отмечает сооснователь и директор по развитию компании по производству роботов Promobot Олег Кивокурцев У разных разработчиков в разных странах разные подходы и инструменты для анализу данных и действительно в математике которая является основополагающей наукой в machine learning существует множество способов решить одну и ту же задачу И в некоторых случаях действительно Яндекс способен конкурировать а в некоторых случаях даже делать лучше показатели чем иностранные решения И это всегда было так и пять и шесть и десять лет назад инструменты Яндекса участвовали в подборках лучших решений в области machine learning и таковыми продолжают оставаться Однако все же лидерами в области машинного обучения остаются США так как большинство научных работ используют американские разработки и Китай на долю которого приходится наибольшее количество публикаций на тему машинного обучения Список неамериканских алгоритмов широко использующихся в науке довольно небольшой Помимо российского CatBoost туда вошли разработки из Германии Франции Великобритании и Канады То что российский алгоритм вполне конкурентоспособен на фоне санкций это отличный показатель считает генеральный директор А Я эксперт старший преподаватель кафедры Кибернетика НИЯУ МИФИ Роман Душкин Финансы конечно решают но второй аспект который решает это естественно школа и мозги Собственно Яндекс пользуется российской инженерной школой научной школой Я за это могу сказать на 100 потому что Яндекс пылесосит рынок как никто У меня образно говоря есть 180 студентов второкурсники и первокурсники из этих 180 студентов 50 второкурсников уже на стажировке в Яндекс Естественно это ожидаемый результат То что мы не отстаем тоже работаем на уровне мировой науки особенно в условиях санкционного давления и попыток западной стороны огораживаться это показывает что мы молодцы Всего российский CatBoost в своих работах в этом году использовали ученые из 51 страны Среди авторов представители престижных учебных заведений в том числе Стэнфорда Гарварда и MIT тема Послушать в звуке Подписывайтесь на BFM И в MAX