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 pytorch-lifestream и как она используется при обучении эмбеддингов.
• Особенности библиотеки pytorch-lifestream: как библиотека делает машинное обучение проще, а метрики качества модели — лучше.

Пример применения

• Реальный пример использования pytorch-lifestream 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 pytorch-lifestream на GitHub: https://github.com/dllllb/pytorch-lifestream

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