Специалисты Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и «Сколтеха» научили нейросеть учитывать не только последовательность действий пользователя, но и реальные временные промежутки между ними.
Это повысит точность рекомендательных систем, финансовых сервисов и других платформ, работающих с событийными данными, сообщили ТАСС в пресс-службе Сбера.
«До сих пор мы учили нейросети понимать последовательности, но игнорировали паузы между действиями. Для человека пауза в пять секунд и пять дней — это принципиально разные паттерны поведения. Разработанный нашими учеными метод впервые позволяет модели нативно “чувствовать” эту разницу. Мы не просто улучшили метрики на датасетах, но и дали индустрии универсальный инструмент, который можно применять везде, где важна временная структура событий: от e-commerce до финансового мониторинга», — приводятся в сообщении слова старшего управляющего директора, директора по AI-трансформации Сбербанка Сергея Рябова.
Уточняется, что классические сверточные нейросети обычно эффективны в задачах с равномерными сетками — например, при обработке изображений, — но не предназначены для анализа последовательностей событий с нерегулярными интервалами. Архитектура COTIC (Continuous-Time Convolutional, многослойная непрерывная свертка) представляет собой сверточную нейросеть, работающую в непрерывном времени. Отмечается, что результаты экспериментальных испытаний подтвердили эффективность подхода.
«В нашем исследовании мы пересмотрели подход к работе со временем в последовательностях событий. Мы не задаем явно функцию времени или его параметризацию, а позволяем модели работать с ним напрямую. Это дает нам возможность учитывать, насколько события удалены друг от друга, даже если они происходят неравномерно. Непрерывные свертки избавляют от искусственных предположений о виде временной динамики, при этом сохраняя линейную вычислительную сложность и хорошую масштабируемость», — отметил заведующий лабораторией прикладных исследований «Сколтех — Сбербанк» Центра ИИ Сколтеха Алексей Зайцев.
Как подчеркивается в сообщении, разработка открывает для бизнеса новые возможности работы с нерегулярными последовательностями: от истории покупок и кликстрима до логов систем и визитов клиентов. Для пользователей это означает, что рекомендательные сервисы станут качественнее и естественнее.