🔥Сегодня мы расскажем про библиотеку PyTorch-LifeStream (ссылка на видео с обзором).
Библиотека PyTorch-LifeStream содержит обширный инструментарий для создания эмбеддингов с помощью нейронных сетей на основе событийных данных. В ней есть как оригинальный алгоритм CoLES, так и модели, ранее использованные для текстов и картинок, но адаптированные для событий.
Преимущества построения эмбеддингов с использованием библиотеки PyTorch-LifeStream 💪:
✔️ Повышение качества моделей на сложных событийных данных за счет выявления скрытых признаков и связей
✔️ Меньшие затраты ИТ и человеческих ресурсов. Требуется работать с одним вектором для клиентов, что много проще и быстрее, чем работать с последовательностью сложно структурированных данных
✔️ Возможность работы с большими данными. Обучение эмбеддингов для миллионов клиентов с использованием миллиардов событий
✔️ Обезличивание. Можно работать с конфиденциальными данными без утечек, так как по эмбеддингу нельзя восстановить исходную информацию
✔️ Open source библиотека с готовыми алгоритмами для бесплатного использования
✔️ Гибкость и удобство использования. Есть готовые алгоритмы и инструменты, которые легко применить для новых данных. Можно создать единый пайплайн работ, кастомизировать модели, сравнивать результаты
Библиотека PyTorch-LifeStream содержит обширный инструментарий для создания эмбеддингов с помощью нейронных сетей на основе событийных данных. В ней есть как оригинальный алгоритм CoLES, так и модели, ранее использованные для текстов и картинок, но адаптированные для событий.
Преимущества построения эмбеддингов с использованием библиотеки PyTorch-LifeStream 💪:
✔️ Повышение качества моделей на сложных событийных данных за счет выявления скрытых признаков и связей
✔️ Меньшие затраты ИТ и человеческих ресурсов. Требуется работать с одним вектором для клиентов, что много проще и быстрее, чем работать с последовательностью сложно структурированных данных
✔️ Возможность работы с большими данными. Обучение эмбеддингов для миллионов клиентов с использованием миллиардов событий
✔️ Обезличивание. Можно работать с конфиденциальными данными без утечек, так как по эмбеддингу нельзя восстановить исходную информацию
✔️ Open source библиотека с готовыми алгоритмами для бесплатного использования
✔️ Гибкость и удобство использования. Есть готовые алгоритмы и инструменты, которые легко применить для новых данных. Можно создать единый пайплайн работ, кастомизировать модели, сравнивать результаты