Американское издание MarkTechPost опубликовало глобальный отчёт о влиянии ML на мировую науку.
Это исследование показывает, какие инструменты машинного обучения чаще других используются в публикациях, вышедших в этом году в журнале Nature. Суммарно изданием было проанализировано 5000 научных статей.
В отчёт попали всего 5 ML-инструментов неамериканского происхождения, сумевших стать мировым научным стандартом. Среди них только один российский — разработанный Яндексом алгоритм CatBoost. Ещё 4 инструмента не из США — это:
- Scikit-learn (Франция);
- U-Net (Германия);
- GAN и RNN (Канада);
- AlphaFold (Великобритания).
При этом американские технологии заняли порядка 90% списка.
- Согласно отчёту, CatBoost применяется в каждой тридцатой научной работе — его используют учёные в более чем 50 странах.
- Наибольшую популярность он получил в Китае (32% публикаций), в Саудовской Аравии (19%) и Индии (18%).
- При этом 13% упоминаний приходится на США, в том числе в публикациях учёных из Гарвардского университета, Массачусетского технологического института и Стэнфордского университета.
- Всего в отчёт MarkTechPost попали 188 статей с упоминанием CatBoost Яндекса.
CatBoost — это открытый алгоритм машинного обучения, который Яндекс изначально создал для решения задач Поиска, а затем стал применять и в других своих сервисах. В открытом доступе по лицензии Apache 2.0 инструмент появился в 2017 году.
Комментарии