Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Можно ли распараллелить обучение модели повышения градиента? Как это сделать?

Да, разные платформы предоставляют разные варианты ускорения обучения, используя графические процессоры для ускорения процесса за счет высокой степени распараллеливания. Например, для XGBoost параметр Tree_method = 'gpu_hist' ускоряет обучение за счет использования графических процессоров.

www.tg-me.com/ru/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/26

1.3K viewsAug 29, 2023 at 07:29

Можно ли распараллелить обучение модели повышения градиента? Как это сделать?

Да, разные платформы предоставляют разные варианты ускорения обучения, используя графические процессоры для ускорения процесса за счет высокой степени распараллеливания. Например, для XGBoost параметр Tree_method = 'gpu_hist' ускоряет обучение за счет использования графических процессоров.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований