Оптимизированная распределенная библиотека повышения градиента.
В задачах предсказания, которые используют неструктурированные данные (например, изображения или текст), эта искусственная нейронная сеть превосходит все остальные алгоритмы или фреймворки.
Поддерживает несколько языков, включая C ++, Python, R, Java, Scala, Julia.
Клиенты: Решает множество задач в области науки о данных и машинного обучения. Используется в производстве несколькими компаниями.
Сайт проекта
Платформы: Windows, Linux и OSX, а также на различных облачных платформах.
Хорошо оптимизированная бэкэнд-система для максимальной производительности при ограниченных ресурсах.
Поддерживает распределенное обучение на нескольких машинах, включая кластеры AWS, GCE, Azure и Yarn. Может быть интегрирован с Flink, Spark и другими облачными системами обработки данных.