Создание пакетов данных в PyTorch

Представление сложных событийных данных в виде эмбеддингов

Эмбеддинги — специально обученные векторные представления, которые учитывают изначальную информацию, контекст и/или похожие объекты

Работа с большими данными

Можно обучать эмбеддинги для миллионов клиентов, используя миллиарды событий

Наличие уникальной модели CoLES

Метод впервые применяет подход контрастного обучения к событийным данным

Готовые адаптации популярных алгоритмов

При этом сохраняется гибкость — можно кастомизировать модели, сигнатуры схожи с PyTorch

Подробнее
о pytorch-lifestream

Рассказываем в видео, чем и в каких случаях может быть полезна библиотека pytorch-lifestream

Преимущества

Повышение качества ML-моделей

Качества различных ML-моделей повышается за счёт использования векторных представлений событийных данных

Обезличивание данных

Безопасный способ обмена данными в вашей системе

Сокращение временных затрат

Ускорение feature engineering событийных данных

Обучающий курс в Базе Знаний

Короткие ролики помогут быстро познакомиться с библиотекой

С чего начать

Для установки фреймворка pytorch-lifestream выполните в консоли команду:

Как это работает

Подробная инструкция по использованию, документация, туториалы