На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 500 подписчиков

Свежие комментарии

  • Meerflieger
    Интересно, где йопнутые финики столько электричества наберут, чтобы водород в товарных количествах получать... Или он...Handelsblatt: Гер...
  • Сергей Иванов
    Теперь все модники будут тоже ходить в тапочках с носками. ПридуркиСтилист Александр...
  • ruslava Митькина
    Само проведение сейчас в России - издевательство, пир во время чумы! Еще одна кормушка для представителей шоу-биза и ...Лавров: на "Интер...

Программная библиотека от Сбера ускорит разработку моделей машинного обучения

Сбер представил новую программную библиотеку Py-Boost, которая многократно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью прорывного алгоритма SketchBoost. Об этом рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин в рамках Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ-2023).

Алгоритм SketchBoost реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении моделей искусственного интеллекта, который применяется для решения B2B-задач в финансах и страховании.

"Совершенствование технологий на базе машинного обучения — это не только тренд, но и способ повысить качество контакта с клиентом, возможность подобрать именно тот продукт, который максимально отвечает его предпочтениям. Для этого мы представили алгоритм, который в разы ускоряет обучение моделей искусственного интеллекта и, как следствие, вывод на рынок разработок в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования", - сказал Ведяхин.

Py-Boost ускоряет разработки в области рекомендаций финансовых продуктов корпоративным клиентам. Такой подход позволяет не только наилучшим образом решить задачу в кратчайшие сроки, но и заменяет десятки различных моделей. Py-Boost многократно повышает скорость обучения моделей при работе с сотнями классов и наименований рекомендуемых продуктов.

 

Ссылка на первоисточник
наверх