Решение Сбера ускорит разработку ML-моделей

Это поможет вывести на рынок разработки в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования

Компьютер. Фото: https://ru.freepik.com/


Сбер представил новую программную библиотеку Py-Boost (6+), которая многократно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью прорывного алгоритма SketchBoost (6+). Об этом рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин на 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.

Все кто ждет победы переходим на сайт ПЕРЕЙТИ

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.

Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления Сбербанка:

“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. Это стратегически важное решение для сохранения позиций на высококонкурентном рынке”.

Услуга предоставляется ПАО Сбербанк.