Структурированные фундаментальные модели (с участием Revolut)

Что потребуется для создания фундаментальной модели для банковского дела?Фундаментальные модели преобразовали язык и видение, но применение тех же принципов к структурированным финансовым данным представляет собой совершенно другой набор задач. В отличие от текста или изображений, банковские данные являются временными, гетерогенными и глубоко взаимосвязанными, что требует новых подходов к обучению представлениям в больших масштабах.Павел Нестеров (руководитель AI и Data Science, Revolut) и Антон Репушко (руководитель исследований, Revolut) поделятся исследованием, стоящим за PRAGMA, семейством фундаментальных моделей Revolut, обученных на последовательностях событий в банковской сфере большого масштаба. Через проектирование PRAGMA они исследуют архитектурные выборы, стратегии обучения и инжиниринговые компромиссы, связанные с созданием многоразовых представлений для финансовых данных, и обсудят, как эти модели могут быть адаптированы для последующих задач, таких как выявление мошенничества, кредитный рейтинг и прогнозирование жизненной ценности клиента с минимальной доработкой для конкретной задачи.Слушайте, как мысли о фундаментальных моделях могут выйти за рамки языка, и что требуется для создания специализированных фундаментальных моделей, которые обобщаются на реальные корпоративные приложения. (Уровень технической сложности: 200 - 300)Узнать больше о спикерахПавел Нестеров является исполнительным директором и руководителем AI и Data Science в Revolut, где он возглавляет стратегию AI компании, платформы машинного обучения и организацию науки о данных. Имея более 20 лет опыта в области AI и машинного обучения, его работа охватывает фундаментальные модели, MLOps, управление AI и крупномасштабные производственные AI-системы. Павел регулярно делится своей работой на международных конференциях по AI и инженерии.Антон Репушко является руководителем исследований в Revolut Research, где он сосредоточен на фундаментальных моделях и обучении представлениям для финансовых данных. Его исследования касаются масштабируемых систем машинного обучения и генеративного AI, охватывают фундаментальные финансовые модели и 3D-генеративное моделирование.Узнать больше о серииPraxis — это специализированная серия технических обсуждений, построенная вокруг дискуссий, инициируемых исследователями, по сложным темам AI и прикладным исследованиям.Присоединяйтесь: Узнать больше о Lorong AI | Регистрация спикера | Сообщество WhatsApp | LinkedIn | X