Қуат Ғазизов NeurIPS 2025-те регрессиялық ағаштарды жылдам оқыту әдісін ұсынды

30 қараша мен 7 желтоқсан аралығында Сан-Диего мен Мехикода AI және ML саласындағы ең маңызды конференция — NeurIPS 2025 өтті!

University of California, Merced PhD студенті Қуат Ғазизов “A Faster Training Algorithm for Regression Trees with Linear Leaves, and an Analysis of Its Complexity” жұмысын таныстырды. Қуат регрессиялық ағаштарға арналған Tree Alternation Optimization әдісін Шерман–Моррисон–Вудбери формуласы арқылы дәлдікті сақтай отырып едәуір жеделдетуге болатынын көрсетеді. Нәтижесінде терең ағаштар жылдамырақ оқып, тіпті қарапайым сызықтық регрессиядан да тез оқытылуы мүмкін.

Қуатты сәтті жарияланымымен құттықтап, зерттеуіне жаңа табыстар тілейміз!