Алгоритм Сбера с ускорением разработки ML-моделей

Сбер представил новую программную библиотеку Py-Boost, которая существенно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью алгоритма SketchBoost.  Этот алгоритм реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении моделей ИИ, который применяется для решения B2B-задач в финансах и страховании.

Py-Boost ускоряет разработки в области рекомендаций финансовых продуктов корпоративным клиентам. Такой подход, поясняют в Сбере, 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. В результате ускоряется вывод на рынок разработок в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования.