ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики. Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги. ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики. Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги.ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики.  Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги.ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики. Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги. ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики.  Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги. ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики.  Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги.
ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики.  Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги. ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики. Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги.
ТТ Финансы. Финансовые услуги Санкт-Петербурга. Банки. Автосалоны. Страховые компании. Лизинговые компании. Риэлторы. Застройщики.  Управляющие компании.  Автокредитование и лизинг. Ипотека. Потребительское кредитование. Банковские вклады. Банковские карты. ПИФы. Ценные бумаги. Новости  Новости Статьи  Статьи Выгодные предложения  Выгодные предложения Мероприятия  Мероприятия Курсы валют  Курсы валют О нас  О нас О нас  Награды
   
Банки Электронные деньги Страховые компании Застройщики
Микрофинансовые
Пенсионные фонды Инвестиционные компании Лизинговые компании Промышленность
организации
Страхование     
Пенсия     
Вклады
Онлайн банкинг
Потребительское кредитование
Банки для бизнеса     
Лизинг     
Автокредиты
Ипотека
и недвижимость     
Инвестиции     
Мероприятия
TT Finance
 2024 год
 2023 год
 2022 год
 2021 год
 2020 год
 2019 год
 2018 год
 2017 год
 2016 год
 2015 год
 2014 год
 2013 год
 2012 год
 2011 год
 2010 год
 2009 год
Рейтинг PR
 2016 год
 2015 год
 2014 год
 2013 год
 2012 год
 2011 год
 2010 год
 2009 год
 2008 год
 2007 год
 2006 год
 2005 год
 2004 год
Подписка на новости
E-mail:

Курс ЦБ на 14.06.2024
  88.208
  94.8324
Выпуски
 2012 год
 2011 год
 2010 год
 2009 год
 2008 год
 2007 год
 2006 год
 2005 год

Яндекс.Метрика

 
 
Яндекс цитирования
 
Рейтинги пиарщиков глазами журналиста - 2023 Круглые столы
Решение Сбера ускорит разработку ML-моделей
14.06.23 12:09:00


Сбер представил новую программную библиотеку Py-Boost, которая многократно повышает скорость разработки моделей машинного обучения с помощью прорывного алгоритма SketchBoost. Об этом рассказал первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин на ПМЭФ-2023.

Алгоритм SketchBoost реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении моделей искусственного интеллекта, который применяется для решения B2B-задач в финансах и страховании.

Py-Boost ускоряет разработки в области рекомендаций финансовых продуктов корпоративным клиентам. Такой подход позволяет не только наилучшим образом решить задачу в кратчайшие сроки, но и заменяет десятки различных моделей. Py-Boost многократно повышает скорость обучения моделей при работе с сотнями классов и наименований рекомендуемых продуктов.

Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка нам прокомментировал: «Совершенствование технологий на базе машинного обучения — это не только тренд, но и способ повысить качество контакта с клиентом, возможность подобрать именно тот продукт, который максимально отвечает его предпочтениям. Для этого мы представили алгоритм, который в разы ускоряет обучение моделей искусственного интеллекта и, как следствие, вывод на рынок разработок в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования. Это стратегически важное решение для сохранения лидирующих позиций на высококонкурентном рынке».

Источник: собств.инф. "ТТ ФИНАНС"
Банки:
СБЕРБАНК - Сбербанк России (Северо-Западный банк)
Читайте также по теме:
   07.06.2024 ВТБ готов к расширению пилота по цифровому рублю

   06.06.2024 ВТБ представил технологию применения смарт-контрактов с цифровыми рублями

   08.04.2024 Форум FINOPOLIS в этом году вернется в Сочи

   25.03.2024 Пилотный проект с цифровым рублем нужно расширить, — считает глава ЦБ

   20.02.2024 Цифровые сервисы Сбербанка внедрили 1225 компаний Северо-Запада

  Архив

Банки  |   Деньги  |   Доход  |   Вклады  |   Кредит  |   Банкомат  |   Бизнес  |   Лизинг  |   Аренда  |   Ипотека  |   Оценка  |   Недвижимость  |   Строительство  |   Автомобили  |   Авто  |   Страхование  |   Осаго  |   Каско  |   Страховые компании  |
  Ценные бумаги  |   Фонды  |   Выставки  |


 
top