💻 Как за один вечер обучить ML-модель на кросс-доменных данных
💻 Как за один вечер обучить ML-модель на кросс-доменных данных Многие компании хранят петабайты данных о своих клиентах — историю просмотров, кликов, покупок, касаний с рекламой и коммуникациями. Но, чтобы выжимать максимум из этих данных, нужно качественно моделировать все источники, описывающие одного пользователя. Мы сделали Perseus — фреймворк, который объединяет данные из разных источников в одну последовательность событий о пользователе и обучает трансформерные модели под широкий класс ML-задач. В карточках рассказываем, как устроен фреймворк, какие архитектуры поддерживает, какие задачи закрывает и почему кросс-доменность дает прирост качества. → Perseus на GitHub
99 просмотров