Американское издание Marktechpost выпустило чтиво - ML Global Impact Report 2025, где проанализировало исследования из более чем 125 стран, и в числе популярных инструментов для машинного обучения отметило CatBoost от Яндекса. Это заметный сигнал того, что российская библиотека для машинного обучения всё чаще становится стандартом де‑факто в научных публикациях. В отчёте также упоминается, что примерно каждая 30‑я статья, где используется ML, содержит ссылку на CatBoost. Почему CatBoost стал популярным Изначально CatBoost создавался для задач Яндекса (в том числе вокруг поиска), но со временем превратился в универсальный инструмент для анализа данных и построения моделей. Главная причина популярности — практичность. Разработчики и исследователи ценят высокую точность, быстрое обучение моделей и удобную работу с табличными данными. География и признание в науке Согласно данным из описания отчёта, CatBoost используют исследователи из 51 страны, включая США, Китай и Саудовскую Аравию. Отдельно отмечается доля американских авторов (13% всех работ с упоминанием технологии) и то, что среди организаций встречаются Harvard University, MIT и Stanford University. Инструмент из России стал привычным выбором даже там, где обычно доминируют решения крупнейших мировых IT‑компаний. Где применяют CatBoost В отчёте подчёркивается, что наиболее частые сценарии — медицина и прикладные науки, то есть области, где ML‑модели дают измеримый эффект. Примеры применения, которые легко превращаются в релевантные поисковые запросы вроде «машинное обучение в медицине» и «ML в прикладных исследованиях», выглядят так: Что это значит для рынка ML Отдельный фактор успеха — open source. Открытый исходный код делает CatBoost доступным для учёных и инженеров по всему миру без барьера по лицензиям. На практике это усиливает эффект снежного кома. Чем больше публикаций и кейсов, тем чаще технологию выбирают снова — и в исследованиях, и в бизнес‑задачах (скоринг, прогноз, классификация).