Команда Сбера победила в международном соревновании по созданию моделей машинного обучения

Команда Сбера одержала победу в престижном международном соревновании Kaggle AutoML Grand Prix по созданию моделей машинного обучения с помощью AutoML-инструментов. Благодаря инновационным решениям на основе библиотеки LightAutoML российская команда опередила серьезных соперников, включая команды Amazon и H2O, признанных лидеров AutoML.

Kaggle AutoML Grand Prix 2024 с участием лучших команд планеты было организовано на крупнейшей платформе для анализа данных Kaggle и приурочено к International Conference on Automated Machine Learning (AutoML). Соревнование состояло из пяти этапов: на каждом из них участники должны были за 24 часа создать эффективную модель машинного обучения, которая показала бы высокие результаты на предоставленных данных. Это требовало не только глубокого знания методов машинного обучения, но и умения оперативно адаптировать их под специфические задачи.

«Победа нашей команды на Kaggle AutoML Grand Prix 2024 показала, что российские разработки в области автоматизации машинного обучения на равных конкурируют с лидерами мирового рынка, – отметил старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев. – Сотрудники Сбера подтвердили высокий уровень автоматизации и эффективности своих решений, а использование LightAutoML ускорило подготовку моделей и помогло сосредоточиться на оптимизации их качества. По сути, итоги соревнования наглядно продемонстрировали огромную практическую пользу нашей open-source библиотеки LAMA, которую сегодня использует всё больше ML-инженеров по всей стране».

LightAutoML (LAMA) – open-source библиотека Сбера, которая ускоряет создание моделей машинного обучения и повышает их качество. Инструмент идеально подходит как для новичков, так и для опытных специалистов, которые могут глубоко кастомизировать решение под свои задачи. Применяя LAMA, можно получить готовую модель буквально за несколько строк кода и при необходимости гибко настроить ее, что делает инструмент по-настоящему универсальным.