Специалисты Сбера и Института AIRI разработали новый подход к обучению моделей машинного обучения для повышения точности рекомендательных систем и улучшения работы сервисов
Специалисты Сбера и Института AIRI разработали новый подход к обучению моделей машинного обучения для повышения точности рекомендательных систем и улучшения работы сервисов. Метод позволяет автоматически находить оптимальное количество шагов обучения для разных частей данных, улучшая качество модели. По оценкам исследователей, новый метод повышает точность моделей до 2% на стандартных тестах, включая предсказание эффективности маркетинговых кампаний, оценку релевантности товаров и детектирование элементарных частиц. Это позволит компаниям улучшить рекомендации по продуктам и качество своих сервисов, а также стать основой для дальнейших исследований в этой области. Источник: www.sberbank.ru
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ