📌 EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia | Desgagne-Bouchard - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia | Desgagne-Bouchard в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia | Desgagne-Bouchard или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia | Desgagne-Bouchard в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia | Desgagne-Bouchard

EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia by Jeremie Desgagne-Bouchard PreTalx: https://pretalx.com/juliacon-2025/tal... Key topics covered: 1. Key steps in gradient-boosted trees algorithm: binarization, build histogram, best split search, prediction. 2. EvoTrees approach to reconcile ease of research and achieving performance comparable to its C++ peers 3. Minimal benchmark against `XGBoost`, `LightGBM` and `CatBoost` 4. Beyond gradient-based learning: mean-absolute error and volatility-adjusted losses 5. Future development paths: improved GPU acceleration, auto-diff support for custom and multi-target losses and enhanced support of categorical variables.

Comments