Первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин приоткрыл секрет технологического лидерства банка.
«На сегодняшний день поддержкой модельного ландшафта и разработкой прорывных SOTA-решений занимается DS-команда Сбера, которая насчитывает приблизительно 2,7 тыс. специалистов. Это позволило Сберу получить финансовый эффект от AI около 900 млрд рублей накопительным итогом с 2020 года — со среднегодовым темпом роста около 50%», — рассказал Ведяхин.
Он также добавил, что развитием искусственного интеллекта в банке занимаются более 300 R&D-специалистов. Только за 2023 год ученые Сбера представили 36 научных работ на конференциях уровня A/A и опубликовали ещё 57 работ.
@datascienceiot
«На сегодняшний день поддержкой модельного ландшафта и разработкой прорывных SOTA-решений занимается DS-команда Сбера, которая насчитывает приблизительно 2,7 тыс. специалистов. Это позволило Сберу получить финансовый эффект от AI около 900 млрд рублей накопительным итогом с 2020 года — со среднегодовым темпом роста около 50%», — рассказал Ведяхин.
Он также добавил, что развитием искусственного интеллекта в банке занимаются более 300 R&D-специалистов. Только за 2023 год ученые Сбера представили 36 научных работ на конференциях уровня A/A и опубликовали ещё 57 работ.
@datascienceiot
Sostav
Сбер создал DS-команду из 2,7 тыс. сильнейших специалистов
На Финансовом конгрессе Банка России Александр Ведяхин рассказал, что в Сбере создана сильнейшая команда, работающая над развитием и внедрен…
Obey the Testing Goat!
TDD for the Web, with Python, Selenium, Django, JavaScript and pals...
📓Book
@pythonlbooks
TDD for the Web, with Python, Selenium, Django, JavaScript and pals...
📓Book
@pythonlbooks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤗 Все что нужно знать о работе с Hugging Face за 10 минут!
В этом ролике мы разыгрываем 3 крутые книги по МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ, нужно всего лишь оставить любой осмысленный коммент и лайк и быть подписанным на наш канал!
https://www.youtube.com/watch?v=4B_foZbWh2c
@datascienceiot
В этом ролике мы разыгрываем 3 крутые книги по МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ, нужно всего лишь оставить любой осмысленный коммент и лайк и быть подписанным на наш канал!
https://www.youtube.com/watch?v=4B_foZbWh2c
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machine learning Interview
Этот курс покрывает множество тем ML, вот некоторые из них:
— Gaussian Mixture Models
— PCA (Principal Component Analysis)
— SVM (Support Vector Machines)
— Bootstrapping, Feature Bagging
К каждой теме приводится pdf с основными формулами и видео с подробным объяснением, в целом очень годный курс
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI-Центр Т-Банка открыл доступ к своей большой языковой модели T-lite в весовой категории 7—8 млрд параметров.
После дообучения на конкретные бизнес-задачи T-lite дает качество, сопоставимое с проприетарными моделями размером от 20 миллиардов параметров, но при этом в разы дешевле в эксплуатации.
На индустриальных и внутренних бенчмарках модель обогнала по показателям зарубежные llama3-8b-instruct и chat-gpt 3.5. При этом T-lite создана с использованием всего 3% вычислительных ресурсов, которые обычно требуются для такого типа моделей.
Модель
@datascienceiot
После дообучения на конкретные бизнес-задачи T-lite дает качество, сопоставимое с проприетарными моделями размером от 20 миллиардов параметров, но при этом в разы дешевле в эксплуатации.
На индустриальных и внутренних бенчмарках модель обогнала по показателям зарубежные llama3-8b-instruct и chat-gpt 3.5. При этом T-lite создана с использованием всего 3% вычислительных ресурсов, которые обычно требуются для такого типа моделей.
Модель
@datascienceiot