«Сбер» открыл внешним заказчикам доступ к своей платформе для машинного обучения SberDataScience (SberDS): раньше инструмент работал только внутри банка, теперь им могут пользоваться сторонние компании.
Сегодня на платформе развёрнуто свыше 20 тыс. моделей машинного обучения — в десять раз больше, чем на старте, когда их было около 2 тыс. Внутри «Сбера» решение применяют с 2015 года, а теперь его функциональность будут развивать с учётом собственного опыта банка и пожеланий внешних клиентов. Информацию об этом передал представитель «Сбера» изданию CNews.
Платформа рассчитана на пользователей с разным уровнем подготовки: строить прогнозные модели на ней могут как специалисты без навыков программирования, так и опытные дата-сайентисты.
Разработчики выделяют три категории заказчиков. Первая — компании, которым нужна готовая среда: они получают единое пространство для всего цикла работы с моделями, от подготовки данных до ввода в эксплуатацию. Вторая — организации с уже существующими решениями, которым платформа позволяет нарастить число работающих моделей без роста штата: часть рутины система берёт на себя, а создавать модели под силу и бизнес-специалистам. Третья — компании экосистемы «Сбера»: для них платформа служит средой разработки, где проходят предварительную и итоговую проверку качества моделей, их регистрируют в общем реестре и выводят в промышленную эксплуатацию.
Продукт внесён в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Чтобы познакомиться с платформой, достаточно обратиться в банк, подписать лицензионный договор и получить SaaS-доступ сроком на год — после этого можно загружать собственные датасеты и строить ML-модели.
Загрузка...
