ym88659208ym87991671
5 марта 2024

Обзор функционала PyTorch-LifeStream

Обзор функционала

  • Векторное представление для сложных данных: что такое эмбеддинги и когда их создание может быть полезно при работе с событийными данными [feature embedding].
  • Как реализуется обучение эмбеддингов в рамках unsupervised learning (обучение без учителя).
  • Что содержится в библиотеке PTLS и как она используется при обучении эмбеддингов.
  • Особенности библиотеки PTLS: как библиотека делает машинное обучение проще, а метрики качества модели  лучше.

Пример применения

  • Реальный пример использования PTLS в модели машинного обучения при работе с данными сложной структуры.

Будем создавать эмбеддинги для клиентов на основе их транзакций, с помощью чего решим задачу классификации клиентов.

Ссылка на PTLS на GitHub: https://github.com/dllllb/pytorch-lifestream

Задать вопрос по работе с библиотекой: https://t.me/pytorch_lifestream

Автор
Редакция Sber AI Lab
Оцените статью
Ещё по теме
Работа с библиотекой PyTorch-LifeStream
Примеры применения PyTorch-LifeStream

ПАО Сбербанк использует cookie для персонализации сервисов и удобства пользователей.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.