Когда слышишь про разработки Сбера, обычно вспоминаешь о банковских приложениях, чат-ботах и виртуальных помощниках. Но мало кто знает, что в закромах этого гиганта притаились настоящие драгоценности для дата-сайентистов, разработчиков и всех, кто увлечён искусственным интеллектом. Сегодня расскажем о четырёх крутых фреймворках от Сбера, о которых вы, возможно, ещё не слышали — но которые точно стоит взять на заметку!
Больше об успехах России в сфере ИИ расскажем на бесплатной онлайн-лекции. Там только про конкретные нейросети для жизни и карьеры!
Sim4Rec: рекомендательная магия
Sim4Rec (Similarity for Recommendation) — это фреймворк для создания рекомендаций на основе похожести объектов. Простыми словами: представьте, что вы любите смотреть комедии с Джимом Керри. Sim4Rec найдёт для вас ещё десяток фильмов, которые «на одной волне» с вашим вкусом.
Русский фреймворк работает через модели обучения без учителя (unsupervised learning), а это значит — ему не нужно заранее знать, какие рекомендации правильные, он сам их находит на основе того, что видит схожесть признаков.
Точно пригодится в рекомендательных системах онлайн-магазинов, подборе музыки, фильмов, книг, рекомендациях вакансий и курсов, персонализации в мобильных приложениях.
Sim4Rec может справляться с задачами, где миллионы объектов и нужно быстро найти похожие. Всё это благодаря эффективной работе с эмбеддингами (числовыми представлениями объектов). Это как искать иголку в стоге сена, но с хорошим металлоискателем.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
RePlay: театр обучения с подкреплением
RePlay — фреймворк для построения рекомендательных систем с применением обучения с подкреплением (reinforcement learning). Здесь модель учится так же, как домашний питомец, которому дают угощение за правильную команду: сделал хорошо — получи награду.
В отличие от обычных рекомендаций, где система просто «угадывает» ваши интересы, RePlay оптимизирует процесс, учитывая будущие действия пользователя. Например, если вы купили телефон, вам могут сразу предложить аксессуары, а не ещё один телефон.
Пригодится при долгосрочных персонализированных рекомендациях, сложных цепочках действий пользователей в приложениях, оптимизации маркетинговых рассылок.
RePlay поддерживает множество алгоритмов и умеет работать как в офлайн-режиме (на исторических данных), так и в онлайне. Это как тестировать новый рецепт сначала на кухне, а потом устраивать кулинарное шоу.
LightAutoML: автоматизация на максимум
LightAutoML (или просто LAMA) — это инструмент для автоматизации машинного обучения (AutoML). То есть вам не нужно быть гением data science, чтобы построить качественную модель: фреймворк сам проведёт всё волшебство — от предобработки данных до обучения и оценки качества.
Он оптимизирован для скорости и точности, а ещё поддерживает лёгкую настройку, если хочется вмешаться в процесс и добавить свою «изюминку».
Используется в быстрой разработке прототипов моделей, автоматизации рутинной аналитики, решениях задач классификации, регрессии и даже продвинутых рекомендаций.
Если обычное машинное обучение — это как готовить борщ с нуля (чистить картошку, резать свеклу, варить мясо), то LightAutoML — это как использовать мультиварку: закинул всё нужное — и через пару часов получил идеальное блюдо.
Stalactite: глубокое обучение на минималках
Stalactite — легковесный фреймворк для обучения моделей глубокого обучения. Его задача — сделать разработку нейронных сетей максимально быстрой, лёгкой и удобной без лишней головной боли.
Stalactite — это не гигант вроде TensorFlow или PyTorch, а скорее минималистичная альтернатива для случаев, когда нужно быстро собрать модель без лишних зависимостей и перегрузки.
Его активно применяют в быстрой разработке небольших нейронных сетей, прототипировании идей и обучении моделей на ограниченных ресурсах.
Stalactite похож на набор конструктора LEGO: только нужные детали, без лишних сложностей. Идеально подходит для обучения студентов, быстрых экспериментов и небольших коммерческих проектов.
Почему все это важно
Разработки Сбера показывают: в России тоже создаются крутые инструменты для работы с искусственным интеллектом, которые могут конкурировать с зарубежными аналогами. Причём эти фреймворки доступны в открытом доступе, хорошо документированы и активно развиваются.
Сегодня даже небольшая компания или исследователь может с помощью LightAutoML построить качественную модель без огромной команды дата-сайентистов, а с RePlay — выстроить сложные персонализированные цепочки рекомендаций. И всё это — на родной платформе.
- Освой Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку (240$) бесплатно
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
