Мы в Тинькофф активно инвестируем в образование. Развиваем Поколение, Финтех, Академию и другие программы. Open source — наглядный способ передать экспертизу на конкретных примерах и дополнительная возможность развивать наши образовательные программы.

Открытая разработка инструментов позволяет расширить свою экспертность и развить саму область вокруг, проводить митапы и конференции и развивать dev-комьюнити. В прошлой статье мы рассказали про центр технологий искусственного интеллекта — Tinkoff.AI. А сегодня поговорим про развитие AI open source: как мы развивали ETNA, релизили CORL, открывали свои AI-исследования. Все самое интересное про насыщенный 2022 год — в этом посте.

Машинное обучение давно вышло за пределы академий и развивается семимильными шагами в индустриальных лабораториях благодаря широкой применимости. Используя машинное обучение и искусственный интеллект во многих бизнес-процессах компании, мы решили пойти дальше и показать не только world-level AI-продукты, но и world-level AI-исследования от Тинькофф.

NeurIPS –– конференция, которая на данный момент считается самым топовым событием в мире машинного обучения. Сегодня я расскажу вам о своем опыте участия в конкурсах NeurIPS: как потягаться с лучшими академиками мира, занять призовое место и опубликовать статью.

Весной этого года проходил знаменательный Retro Contest от OpenAI, который был посвящен обучению с подкреплением, meta learning и, конечно же, Sonic’у. Наша команда заняла 4 место из 900+ команд. Область обучения с подкрепление немного отличается от стандартного машинного обучения, а уж этот контест отличался от типичного соревнования по RL. За подробностями прошу под кат.