#coolgraph — Public Fediverse posts

Платформа — не самоцель: когда ML-разработку стоит унифицировать, а когда лучше остановиться, обсудили на «ИТ-Пикнике»

Машинное обучение часто воспринимают как работу над моделью: есть данные, алгоритм, обучение и результат. В крупных компаниях основная сложность постепенно перемещается в другое место. Одни и те же данные приходится готовить для разных проектов, модели — регулярно переобучать, эксперименты — проверять, а найденные решения — переносить между командами. На «ИТ-Пикнике» Сергей Кузнецов, руководитель разработки платформы рекомендаций и поиска MWS, показал на трех кейсах, почему в одних случаях лучше работатьиз этого вырастает с полноценнойая ML-платформа, а в других — выгоднее остановиться на уровне библиотеки.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1068756/

#ml #мтс #рекомендательные_системы #mlплатформа #data_science #rectools #coolgraph #скоринг #платформизация

Как мы в МТС создали библиотеку для работы с графовыми нейронными сетями

Привет, Хабр! Меня зовут Диана Павликова, я работаю ML-инженером. Часто к нам приходят задачи, когда нужно повысить качество работы модели там, где обычными способами это сделать уже не получается. Мы решили применить что-то новое, поэтому обратились к теории графов и написали CoolGraph — open source библиотеку для работы с графовыми нейронными сетями. В этой статье я расскажу, как мы пришли к идее ее создания, как графы помогают улучшить результат, какую архитектуру мы выбрали и для каких задач подойдет этот инструмент. Все подробности — под катом.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/851076/

#coolgraph #gnn #графы #pytorch_geometric #NNConv #GraphConv