Разработка российских ученых помогла ускорить обучение ИИ в 60 раз

Голландские исследователи совершили настоящий прорыв в области машинного обучения, многократно ускорив работу рекомендательных систем. Используя открытый набор данных Yambda, который ранее выложил «Яндекс», специалисты из Амстердамского университета сократили время обработки информации с полутора часов до полутора минут.


Сам датасет появился в открытом доступе летом 2025 года. В его основу легли обезличенные сведения о прослушиваниях, предпочтениях и действиях пользователей музыкального сервиса «Яндекс.Музыка». До этого момента у мирового научного сообщества не было возможности работать с такими объемными и при этом реальными промышленными данными, что серьезно сдерживало прогресс в разработке рекомендательных технологий.

Ученые из Нидерландов применили информацию от российских разработчиков для улучшения алгоритма SEATER, который придумали их китайские коллеги. Суть метода в том, чтобы выстроить все объекты в иерархическую структуру, чем-то похожую на дерево папок в компьютере.

Доработанную модель вместе с исходным кодом выложили в общий доступ. В «Яндексе» такой шаг назвали наглядным доказательством того, насколько важны открытые большие данные для развития искусственного интеллекта во всем мире.

Читайте также: