«Одно из уникальных свойств нейронных сетей — универсальность, способность адаптироваться к разным задачам без дополнительных затрат. В работе мы смогли описать широкий набор задач — и предложить решения, которые хорошо справляются со всеми, в том числе в случае изменения поведения пользователя со временем. Отдельно я горжусь тем, что получилось в модели учесть поведение похожих пользователей, что привело к дальнейшему увеличению качества модели. На публикации работа не заканчивается, и дальше мы планируем использовать метод для новых типов данных, повысить устойчивость нейросетей к аномалиям», — прокомментировал Алексей Зайцев, доцент и заведующий лабораторией прикладных исследований «Сколтех-Сбербанк» Центра ИИ Сколтеха, руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ.
«Большинство задач, с которыми мы работали до начала этого исследования, можно было отнести к глобальным, но мы попробовали сработать на опережение и найти алгоритмы, которые будут хорошо справляться и с локальными постановками. Удивительно, но сейчас уже большая часть возникающих перед нами задач скорее относится к локальным. Получилось, что практическая потребность только появилась, а у нас уже готово хорошее решение. На мой взгляд, это одно из основных достоинств работы, отличающей её от большинства журнальных статей по искусственному интеллекту, которые на момент публикации уже немного устаревают», — поделился Андрей Савченко, научный директор Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка.