Warum ist XGBoost seit Jahren das Tool der Wahl, wenn es um tabulare Daten geht? Mira spricht zusammen mit Matthäus Deutsch darüber, warum XGBoost State of the Art ist und was es so erfolgreich macht. Außerdem: Wie schlägt sich XGBoost im Vergleich zu Deep Learning? Und gibt es überhaupt bessere Alternativen? **Links** Kaggle AI Report 2023: https://storage.googleapis.com/kaggle-media/reports/2023_Kaggle_AI_Report.pdf?trk=public_post_comment-text XGBoost Documentation: https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/ Hastie, T.; Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009), The elements of statistical learning: data mining, inference and prediction , Springer (ISBN: 0387848576)

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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