ওপেন সোর্স। নতুন সম্ভাবনা।

XGBoost একটি অপ্টিমাইজড ডিস্ট্রিবিউটেড গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং লাইব্রেরি যা দক্ষ, নমনীয় এবং পোর্টেবল। এটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ফ্রেমওয়ার্কের অধীনে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে এবং সমান্তরাল ট্রি বুস্টিং (GBDT, GBM) প্রদান করে যা ডেটা সায়েন্স সমস্যাগুলো দ্রুত এবং সঠিকভাবে সমাধান করে। এটি প্রধান ডিস্ট্রিবিউটেড পরিবেশে চলে এবং একাধিক ভাষা সমর্থন করে।

CatBoost হলো Yandex-এর ওপেন-সোর্স গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং লাইব্রেরি, যা শ্রেণিবিন্যাস, রিগ্রেশন এবং র্যাংকিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এতে ক্যাটাগরিক্যাল ফিচার সাপোর্ট, CPU/GPU প্রশিক্ষণ, Apache Spark-এর মাধ্যমে ডিস্ট্রিবিউটেড প্রশিক্ষণ এবং Python, R, Java ও C++-এর জন্য API রয়েছে।

LightGBM হলো ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি দ্রুত, ডিস্ট্রিবিউটেড এবং উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন গ্র্যাডিয়েন্ট বুস্টিং ফ্রেমওয়ার্ক, যা দক্ষতা এবং বৃহৎ আকারের ডেটার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।