🚀Команда Сбера🚀выложила в open-source самый большой датасет, содержащий мультимодальные банковские данные ЮЛ.

🔥Multimodal Banking Dataset (MBD)🔥

Датасет состоит из обезличенных исторических данных, содержащих следующую информацию по клиентам ЮЛ за 12-24 месяцев:
📌транзакционная активность (transactions);
📌эмбеддинги диалогов (dialogs);
📌гео-активность (geostream).

Таргет: предсказать для каждого пользователя взятие каждого из четырех продуктов в течение месяца после отчетной даты. Исторические данные за 2022 находятся в targets.

Датасет на HuggingFace:

🖥https://huggingface.co/datasets/ai-lab/MBD (14,6 GB, основной датасет)
🖥https://huggingface.co/datasets/ai-lab/MBD-mini (3,38 GB, уменьшенная версия, 10% клиентов из основного датасета)

Датасет опубликован под лицензией Creative commons 4.0, доступен для использования в научных работах, экспериментах итд.

🚀 Запускаем соревнование по AutoML для студентов

🌿 Настало время оправдать название курса AutoML in Practice и закрепить полученные в нем знания. Каждый курс от Лаборатории обязательно подкрепляется соревнованием по анализу данных и в этом году мы не стали делать исключение. Уверен, оно вам точно зайдет, ведь на этот раз его готовили исключительно kaggle-мастера из нашей команды. Соревнование будет состоять из отборочного онлайн-этапа и очного офлайн-этапа.

1️⃣ В отборочном испытании вам предстоит решить одну из трех наших актуальных задач:

🔹Кредитный скоринг ЮЛ (вероятность дефолта, PD модели)
🔹Склонность физических лиц к инвестициям (Look-alike модели)
🔹Отток юридических лиц из расчётно-кассового обслуживания (CLTV модели)

2️⃣ В финальном этапе участники соревнования напишут свой AutoML, который сможет решить 15 различных задач.

Распределение призовых:
🥇1 место - 250 000 ₽
🥈2 место - 150 000 ₽
🥉3 место - 100 000 ₽

🗓Ключевые этапы:
🔹 22-31.10 — Подача заявок (дедлайн)
🔹 1-12.11 — Отборочный этап - онлайн
🔹 18.11-7.12 — Финальный этап -онлайн
🔹 7-8.12 — Финальный этап - офлайн

🚫Ограничения: К участию допускаются студенты 18-25 лет.

👉 Регистрируйся по ссылке на соревнование сейчас, чтобы закрепить полученные знания из нашего курса.

🚩🚩Последний рабочий день года — пора запасаться полезным чтивом на праздники! 🚩🚩

Иван Юрашку снова радует нас своими статьями на Хабре. 💡 Сегодня вышла вторая часть цикла о Causal Inference. В ней вы узнаете всё про рандомизированные контролируемые испытания (РКИ) — метод, который лежит в основе A/B-тестов и помогает проводить эксперименты правильно. 📊 Примеры на Python включены! 👩‍💻

📌 Читать статью: Ссылка на Хабр🤗

🎄 Почему это стоит прочитать?
Эти статьи идеально подходят для праздничных вечеров с чашкой чая или какао. ☕️ Вместо просмотра бесконечных фильмов — разберитесь, как тестировать гипотезы и оценивать причинно-следственные связи.

💬 А теперь немного магии:
— Накидайте ❤️ реакций, чтобы мы поскорее опубликовали третью статью!
— И поставьте ⭐️ на наш GitHub, чтобы вдохновить нас на новые проекты в 2025 году.👩‍💻

С Новым годом, друзья! Пусть ваш праздник будет не только весёлым, но и полезным. ✨

🎄 С наступающим Новым годом, друзья!

Пусть 2025 станет годом технологических прорывов, гениальных идей и амбициозных исследований!

Создавайте, экспериментируйте, меняйте мир — и пусть ваша нейронка счастья всегда выдаёт 100%!

Спасибо, что вы с нами! 👀

Всем привет!

Подъехали новости о LAMA из нашего научного канала Лабы ИИ - опубликована статья в журнале уровня Q1, где в экспериментах участвовали модели из LightAutoML 🔥

В канале будем радовать вас интересными новостями из мира AI, делиться обзорами и кейсами.
Подписывайтесь, чтобы быть в курсе! ❤️

Лайк, шер, подписка приветствуются 💬

Привет! Мы очень рады, что вы с нами и хотим отблагодарить вас за ваше внимание! 💚

В честь этого разыгрываем 5 подписок Telegram Premium на год 🔥🔥🔥

Никаких сложных условий! 🎉
Для участия в розыгрыше необходимо:

— Быть подписанным на канал ИИ песочница
— Быть подписанным на канал LightAutoML
— Дождаться результатов

Итоги подведем 12 февраля в 16:00, так что следите за новостями, вдруг именно вы заберёте приз! 🎁