Depuis 2017, CatBoost vient compléter le panel d’outils existants en matière de machine learning. À la fois rapide, efficace et précis, CatBoost figure parmi les technologies leader dans le domaine du boosting gradient. Dans cet article, nous vous expliquons tout ce qu’il faut savoir sur cette technologie : les applications, les avantages, le fonctionnement.
Qu’est-ce que CatBoost ?
CatBoost est un algorithme open source utilisant le Machine Learning. Il a été développé par Yandex, une société russe. À l’origine, la société avait développé MatrixNet. Une bibliothèque booster de gradient conçu par Andrey Gulin afin de classer les résultats de recherche. Progressivement, le projet a évolué sous l’impulsion d’Anna Veronika Dorogush pour donner lieu à CatBoost en 2017.
Un algorithme basé sur le boosting gradient
CatBoost est basé sur le boosting de gradient. C’est une technique qui favorise l’apprentissage, même en présence de datas provenant de différentes sources. L’idée est alors de transformer des apprenants faibles en apprenants forts. Pour cela, les nouveaux modèles se basent sur les anciens en les améliorant et en réduisant les erreurs. Chaque arbre de décisions est alors une évolution d’un premier ensemble de données.
L’algorithme apprend et s’améliore afin de prendre de meilleures décisions.
En tant que technologie utilisant le boosting de gradient sur l’arbre de décision, CatBoost est complémentaire au Deep Learning. Cela dit, cet outil est plus facile à utiliser. En effet, le Deep Learning fonctionne souvent avec des données homogènes, en particulier les données sensorielles, comme des images ou des sons. En revanche, CatBoost peut fonctionner avec des datas hétérogènes et produire des prédictions précises.
Ce qui n’est pas forcément le cas de nombreux outils de Machine Learning, qui utilisent, pour la plupart, des données numériques.
Des applications diverses
CatBoost peut être utilisé pour une multitude d’applications, comme les systèmes de recommandation, l’assistant personnel (avec la reconnaissance vocale), les voitures à conduite autonome, les prévisions météorologiques, etc.
Pour réaliser ces différents modèles, CatBoost a besoin de plusieurs sources de données. Par exemple, pour les prévisions météo, l’algorithme utilise les données météorologiques historiques, les informations issues des stations météo, les mesures de radars ou encore les modèles météorologiques.
Cette capacité d’apprentissage et de traitement des données disparates permet à CatBoost d’être utilisé pour tous types d’industries.
Quels sont les avantages de cet algorithme ?
Aujourd’hui, CatBoost figure par les outils de Machine Learning les plus performants. Et ce, pour plusieurs raisons :
- Une grande qualité sans réglage des paramètres : les paramètres par défaut de CatBoost sont largement suffisants pour offrir aux experts de la data une qualité optimale. Ils n’ont donc pas besoin de perdre du temps à régler les différents réglages.
- Le traitement des données catégorielles : en plus de traiter les données numériques, Catboost peut aussi traiter d’autres données non numériques, comme des datas textuelles, des couleurs, etc. Ce qui évite aux data scientists de transformer les datas en chiffres. Ils peuvent ainsi exploiter des données multi-formats sans que cela n’affecte l’apprentissage par CatBoost.
- Une version GPU rapide et évolutive : l’algorithme de gradient-boosting CatBoost s’implémente de manière très rapide sur l’unité de traitement graphique (GPU). Il est d’ailleurs 7 fois plus rapide sur GPU que sur CPU (le processeur central de l’ordinateur).
- Une précision optimale : CatBoost réalise des modèles avec une précision optimale.
- Des prédictions rapides : contrairement à d’autres outils de machine learning, il n’est pas nécessaire de lancer plusieurs essais pour avoir d’excellents résultats. CatBoost fournit en effet des modèles optimums dès le premier tour.
Catboost offre donc aux Data Scientists un outil de Machine Learning à la fois facile à utiliser et ultra efficace.
Comment fonctionne CatBoost ?
Au niveau de l’installation, sachez que CatBoost peut être intégré sur Linux, Windows, macOS. Et surtout, il est possible de l’utiliser avec Python ou R.
Par ailleurs, Catboost est aussi compatible avec d’autres framework basés sur le Machine Learning, comme Tensor flow.
Ceci étant dit, il convient de voir les spécificités de CatBoost quant à son utilisation. La bonne nouvelle, c’est que l’algorithme est très facile à prendre en main. Et pour cause, CatBoost prend en charge l’encodage One-Hot pour le traitement des données catégorielles. Vous n’aurez donc pas besoin de transformer les données non numériques en chiffres. Toutefois, il est primordial de préciser les colonnes catégorielles (grâce au vecteur cat_features). À défaut, elles risquent d’être traitées comme des données numériques.
En outre, il faudra également préparer les données, et notamment les NA (vides ou nulls). Mais ça, c’est comme avec tout autre outil de Machine Learning.
Pour en savoir davantage sur le fonctionnement de CatBoost, il est préférable de suivre une formation spécialisée. Comme notre formation Data Scientist qui vous permettra de maîtriser les différents outils de Machine Learning.
