Агава вместо сахара: что на самом деле скрывается за модными заменами продуктов?
27 ноября, 12:00
В столице Бурятии снег и потепление до +3 градусов
28 ноября, 21:40
На федеральной трассе "Байкал" в Бурятии собралась пробка из 300 фур
28 ноября, 21:00
UlanMedia запустил WhatsApp-рассылку
28 ноября, 20:58
Чехову в Улан-Удэ нашли "невесту"
28 ноября, 20:15
Даже лингвисты обзавидуются вашему словарному запасу, если легко ответите на 10/10 — ТЕСТ
28 ноября, 20:00
Работу трамваев в Улан-Удэ усилят по утрам и вечерам
28 ноября, 19:20
Вот где продаются самые дешевые машины - список регионов
28 ноября, 18:10
Стали известны причины аномальной погоды в Бурятии
28 ноября, 18:00
Жителей Улан-Удэ отправили в пятницу на удаленку
28 ноября, 17:28
В Бурятии близится к завершению реконструкция старейшего рыбзавода
28 ноября, 17:06
Талый снег в Улан-Удэ будут убирать спецмашины - опасность несёт плюсовая погода
28 ноября, 16:40
В России хотят увеличить размер кредита по семейной ипотеке
28 ноября, 16:25
Гололедица на федеральных дорогах в Бурятии угрожает водителям - где опасно
28 ноября, 16:17
Новая поликлиника в сотых кварталах Улан-Удэ будет принимать и жителей Тарбагатая
28 ноября, 15:51
Песчаные сели угрожают поселку в Улан-Удэ
28 ноября, 15:45

Решение Сбера ускорит разработку ML-моделей

Финансовая организация представила новую программную библиотеку
Компьютер Евгений Кулешов, ИА PrimaMedia
Компьютер
Фото: Евгений Кулешов, ИА PrimaMedia

Сбер представил новую программную библиотеку Py-Boost (6+), которая многократно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью прорывного алгоритма SketchBoost. Об этом рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин на ПМЭФ-2023 (18+), сообщает ИА IrkutskMedia со ссылкой на пресс-службу Байкальского банка Сбербанка.

Алгоритм SketchBoost (6+) реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении моделей искусственного интеллекта, который применяется для решения B2B-задач в финансах и страховании.

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.

"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", — рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

С его слов, это стратегически важное решение для сохранения лидирующих позиций на высококонкурентном рынке.

65277
48
5