На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.

В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

Ряд бизнесов уже внедрили к себе на сайты чат-боты на базе ChatGPT и YandexGPT для поддержки клиентов. В том числе автодилеры. Что логично: ИИ может предоставить более специфическую информацию, описать особенности модели, выдать клиенту рекомендацию в зависимости от его бюджета и интересов. Но некоторые компании на собственном горьком опыте убеждаются, что эти системы нуждаются в надлежащем надзоре, чтобы предотвратить непреднамеренные ответы.

На этой неделе в нескольких дилерских центрах по всей территории США любознательные клиенты смогли убедить некоторых чат-ботов обязаться продать им машины с гигантской скидкой — просто путем настойчивого перебора различных команд. В одном случае скидка составила больше $58 000. Всё это заставило компании извиняться, а многие даже вынуждены были (о ужас!) обратно нанять для клиентской поддержки реальных людей.

В предыдущей статье я рассказала, как быстро создать инфраструктуру для диалогового бота на основе Yandex Serverless Functions и базы данных YDB. В качестве примера использовался примитивный бот, реализованный в моём репозитории ydb_serverless_telegram_bot.

Это вторая статья цикла – в ней я покажу, как воспользоваться шаблоном и добавить боту новые команды. В результате читатели смогут реализовать своего собственного бота на основе шаблона.