Сбер делится своими рекомендательными технологиями

Сбер открыл собственные рекомендательные технологии всему сообществу разработчиков и дата-сайентистов страны. Банк выложил в открытый доступ новую версию своей библиотеки RePlay. Теперь библиотека включает трансформеры — State—of—the—Art (SotA) алгоритмы для RecSys, которые позволяют пользователям создавать свои рекомендательные end-to-end-системы на базе лучших индустриальных решений.

Обновлённая версия RePlay поддерживает разработку моделей не только на PySpark, но и на CPU (Pure Python), GPU и Multi-GPU. Для разработчиков это возможность генерировать рекомендации в любом режиме: от классических офлайн-сценариев до самых передовых онлайн-сценариев.

Иван Кузьмин, директор Департамента данных и рекомендательных систем B2C Сбербанка:

«Сбер активно развивает рекомендательные системы, чтобы каждый клиент получал уникальный, персонализированный опыт при взаимодействии с нашими продуктами и сервисами. Сегодня, мы идем еще дальше и открываем доступ к передовым SotA-алгоритмам в обновленной версии RePlay для всех разработчиков в нашей стране. Модели, построенные на базе алгоритмов-трансформеров, показали свою эффективность в создании готовых рекомендательных систем в широком диапазоне сценариев и являются самой передовой архитектурой глубоких нейронных сетей. Фреймворк содержит более 15 алгоритмов для различных рекомендательных задач и более 10 метрик для их оценки. Уверен, что новая версия библиотеки RePlay сократит время разработчиков за счёт удобных инструментов для предобработки данных и сравнения моделей».