Российская система машинного обучения CatBoost, разработанная компанией Яндекс, стала одним из самых востребованных инструментов в мировой фундаментальной и прикладной науке. Это подтверждается отчетом издания MarkTechPost, которое проанализировало 5000 научных статей авторитетного журнала Nature за 2025 год. Алгоритм упоминается в каждой тридцатой публикации, соперничая с решениями таких гигантов, как Google, Microsoft и Intel.
CatBoost оказался единственной российской технологией в международном отчете и одной из всего пяти неамериканских разработок, признанных мировым научным стандартом. В эту ограниченную группу также вошли Scikit-learn (Франция), U-Net (Германия), GAN и RNN (Канада), а также AlphaFold (Великобритания). Остальные 90% технологий, упомянутых в исследовании, разработаны в США. Алгоритм Яндекса активно используют исследователи в более чем 50 странах, а наибольшее количество упоминаний зафиксировано в Китае (32% публикаций), где активно развиваются исследования в области машинного обучения. За ним следуют Саудовская Аравия (19%) и Индия (18%). В США CatBoost используется наравне с американскими аналогами в ведущих научных учреждениях, включая Гарвард и Стэнфорд, составляя 13% от всех упоминаний в Nature.
Основная причина международной популярности CatBoost заключается в его выдающейся эффективности при работе с табличными данными, которые являются основой большинства практических задач. Алгоритм способен выявлять в них сложные, неочевидные закономерности, корректно обрабатывая признаки различных категорий – от медицинских диагнозов до марок автомобилей – без необходимости их предварительного преобразования. Кроме того, CatBoost часто демонстрирует точные прогнозы без сложной предварительной настройки, что делает его универсальным и экономичным инструментом.
Изначально разработанный для задач поиска, в настоящее время CatBoost используется в различных сервисах Яндекса – от Погоды и Музыки до Маркета и Директа, точно ранжируя варианты на основе тысяч параметров. Этот же принцип работы объясняет его широкое применение в мировой науке для решения задач в медицине, инженерии, экологии и многих других областях.
Ранее ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали инновационную технологию, обеспечивающую стабильную видеопередачу даже при некачественном интернет-соединении. Как сообщили в пресс-службе вуза, эффективность нового алгоритма на 28-32% превышает показатели существующих аналогов.
«Яндекс» обновил «Карты» для условий нестабильной связи
