Специалисты из России создали эффективный метод обучения искусственного интеллекта.
Российские эксперты разработали надежный инструмент для обучения AI. Специалисты Сбера и ИТМО представили один из первых отечественных инструментов для федеративного обучения моделей искусственного интеллекта под названием Stalactite. Этот инструмент обеспечивает обучение AI и прогнозирование, сохраняя данные на разных устройствах и у различных владельцев, надежно защищая их от утечек. Глеб Гусев, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка, подчеркнул, что разработка является плодом многолетнего сотрудничества с исследовательскими институтами и может повысить эффективность рекомендательных систем. Новый фреймворк предоставляет возможность тестировать алгоритмы вертикального федеративного обучения и обучать модели на разнообразных данных без их обмена. Николай Бутаков, старший научный сотрудник ИТМО, отметил, что многие компании сталкиваются с ограничениями в использовании своих данных для машинного обучения и нуждаются в информации из внешних источников, особенно в финансовых и медицинских учреждениях. Stalactite предоставляет решения для таких задач, включая прогнозирование финансовых показателей. Инструмент создан на Python и использует технологию Protobuf для передачи данных между хранилищами. Он включает множество популярных алгоритмов машинного обучения и предоставляет средства мониторинга для отладки и оптимизации. Основная целевая аудитория Stalactite — разработчики AI-систем, адаптирующие свои алгоритмы для вертикального федеративного обучения. Удобный консольный интерфейс позволяет запускать алгоритмы простыми командами. Источник: www.sberbank.ru
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ