Центр аналитических продуктов VK Predict разработал платформу для людей, далёких от программирования, которая позволит автоматизировать различные маркетинговые задачи на основе машинного обучения. Для работы с новой моделью не нужны IT-специалисты или специальные навыки: она предназначена для помощи бизнес-аналитикам, которые смогут выстраивать стратегии, используя технологии федеративного обучения.

Федеративное обучение — это методика, позволяющая тренировать ИИ на основе данных, которые хранятся на разных устройствах. При этом нет нужды в обмене данными, поэтому такая модель обеспечивает полную конфиденциальность и безопасность для пользователей. В случае с новой системой AutoML, это будет полезно людям, которые ограничены коммерческой тайной и не могут делиться данными.

Разработчики модели ожидают, что их нейросетью будут пользоваться бизнес-аналитики, которые смогут точнее прогнозировать показатели, ранжировать объекты, сегментировать аудиторию и определять более рентабельных клиентов. Например, ИИ может спрогнозировать выручку или разделить аудиторию на категории на основе набора данных и заявок клиентов, которые загрузит специалист. Как поясняет VK, платформа самостоятельно проведёт очистку данных, чтобы аналитику было проще работать.

Поскольку платформа основана на федеративном обучении, партнёры смогут совместно обучать ИИ без обмена данными только на основе зашифрованных вычислений, что очень важно в сфере интернет-торговли. Директор VK Predict Роман Стятюгин убеждён, что к 2026 году почти половина существующих организаций будет пользоваться подобными ИИ-платформами, чтобы создавать пользовательские приложения, быстрее запускать проекты и определять тренды.