Desde 2017, CatBoost se ha sumado a la gama de herramientas de Machine Learning existentes. Rápido, eficiente y preciso a la vez, CatBoost es una de las tecnologías líderes en el campo del Gradient Boosting. En este artículo, te explicamos todo lo que necesitas saber sobre esta tecnología: sus aplicaciones, sus ventajas y su funcionamiento.
¿Qué es CatBoost?
CatBoost es un algoritmo de código abierto que utiliza Machine Learning. Fue desarrollado por Yandex, una empresa rusa. Originalmente, la compañía desarrolló MatrixNet. Una biblioteca de Gradient Boosting diseñada por Andrey Gulin para clasificar los resultados de las búsquedas. El proyecto fue evolucionando gracias al impulso de Anna Veronika Dorogush hasta dar lugar a CatBoost en 2017.
Un algoritmo basado en Gradient Boosting
CatBoost se basa en el Gradient Boosting. Se trata de una técnica que potencia el aprendizaje, incluso en presencia de datos de diferentes fuentes. La idea es transformar los aprendices débiles en aprendices fuertes. Para eso, los nuevos modelos se basan en los antiguos, mejorándolos y reduciendo los errores. Por lo tanto, cada árbol de decisión es una evolución de un conjunto inicial de datos.
El algoritmo aprende y mejora para tomar mejores decisiones.
Como tecnología que utiliza el Gradient Boosting sobre el árbol de decisión, CatBoost es complementaria al Deep Learning. Dicho esto, esta herramienta es más fácil de usar. El Deep Learning suele trabajar con datos homogéneos, en particular datos sensoriales como imágenes o sonidos. CatBoost, en cambio, puede trabajar con datos heterogéneos y generar predicciones precisas.
Este no es siempre el caso de muchas herramientas de Machine Learning, que suelen utilizar datos numéricos.
Diversas aplicaciones
CatBoost puede utilizarse para multitud de aplicaciones, como sistemas de recomendación, asistentes personales (con reconocimiento de voz), coches autónomos, predicciones meteorológicas, etc.
Para producir estos diferentes modelos, CatBoost necesita varias fuentes de datos. Por ejemplo, para las previsiones meteorológicas, el algoritmo utiliza datos meteorológicos históricos, información de estaciones meteorológicas, mediciones de radar y modelos meteorológicos.
Esta capacidad de aprender y procesar datos dispares significa que CatBoost puede utilizarse en todo tipo de sectores.
¿Cuáles son las ventajas de este algoritmo?
CatBoost es una de las herramientas de aprendizaje automático más potentes que existen en la actualidad. Esto se debe a varias razones:
- Una gran calidad sin necesidad de modificar la configuración: Los parámetros predeterminados de CatBoost son más que suficientes para proporcionar una calidad óptima a los expertos en datos. Por tanto, no necesitan perder tiempo ajustando los distintos parámetros.
- Un procesamiento de datos categóricos: además de procesar datos numéricos, CatBoost también puede procesar otros datos no numéricos, como datos textuales, colores, etc. Esto significa que los Data Scientists no tienen que convertir los datos en números. Como resultado, pueden explotar datos multiformato sin que esto afecte al aprendizaje de CatBoost.
- Una versión GPU rápida y escalable: el algoritmo de Gradient Boosting de CatBoost se implementa muy rápidamente en la unidad de procesamiento gráfico (GPU). De hecho, es siete veces más rápido en la GPU que en la CPU (el procesador central del ordenador).
- Una precisión óptima: CatBoost produce modelos con una precisión óptima.
- Predicciones rápidas: a diferencia de otras herramientas de aprendizaje automático, no es necesario realizar varias pruebas para obtener resultados excelentes. CatBoost proporciona modelos óptimos desde la primera ejecución.
Por tanto, Catboost ofrece a los Data Scientists una herramienta de Machine Learning que es a la vez fácil de usar y muy eficiente.
¿Cómo funciona CatBoost?
CatBoost puede instalarse en Linux, Windows y macOS. Y sobre todo, se puede utilizar con Python o R.
Además, Catboost también es compatible con otros frameworks basados en Machine Learning, como Tensor flow.
Dicho esto, tendremos que ver los detalles específicos de cómo se puede utilizar CatBoost. La buena noticia es que el algoritmo es muy fácil de utilizar. De hecho, CatBoost es compatible con codificación One-Hot para procesar datos categóricos. Así que no hay necesidad de transformar datos no numéricos en cifras. Sin embargo, es esencial especificar las columnas categóricas (utilizando el vector cat_features). De lo contrario, existe el riesgo de que se traten como datos numéricos.
Además, habrá que preparar los datos y, en particular, los NA (vacíos o nulos). Pero eso es como con cualquier otra herramienta de Machine Learning.
Para obtener más información sobre cómo funciona CatBoost, lo mejor es realizar un curso especializado. Como nuestro curso de Data Scientist, que te ayudará a dominar las distintas herramientas de Machine Learning.
