XGBoost est une bibliothèque de logiciels open source permettant de développer et de former des modèles d'apprentissage automatique. Il signifie « eXtreme Gradient Boosting » et a été développé par Tianqi Chen en 2016.

XGBoost est une implémentation efficace du framework de boosting de gradient, une technique d'apprentissage automatique populaire qui combine plusieurs apprenants faibles pour produire un modèle de prédiction. La bibliothèque est conçue pour être un système d'amplification de gradient distribué optimisé, ce qui signifie qu'elle peut gérer des ensembles de données à grande échelle et qu'elle est facile à mettre à l'échelle.

XGBoost est devenu un outil incroyablement populaire parmi les data scientists, car il peut produire des modèles très précis tout en étant très rapide et efficace. La bibliothèque est implémentée dans plusieurs langages, notamment C++, Java, Python, R et Julia, et fournit des liaisons pour de nombreux frameworks ML largement utilisés, notamment TensorFlow et Scikit-learn.

XGBoost est largement utilisé dans divers domaines d'application, tels que les moteurs de recherche, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse prédictive et bien d'autres encore. Il a été adopté par les principaux géants de la technologie tels que Google, Facebook, Microsoft, Amazon et Apple.

XGBoost reste l'un des outils les plus puissants pour les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique. Grâce à son API facile à utiliser et à ses techniques d'optimisation puissantes, XGBoost fournit de puissants modèles de prédiction pour diverses tâches d'apprentissage automatique.

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