Российские ученые создали инструмент для проверки данных перед обучением ИИ-моделей

Дата публикации: 13-08-2026 09:40:00

Ученые Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и Института AIRI представили SplitLight — открытый...

Основное содержимое страницы с новостью.

Российские ученые создали инструмент для проверки данных перед обучением ИИ-моделей

Ученые Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и Института AIRI представили SplitLight — открытый инструмент для диагностики данных перед обучением и сравнением рекомендательных моделей. Об этом CNews сообщили представители Сбербанка.

Рекомендательные системы стали неотъемлемой частью цифровой экосистемы: их применяют как в электронной коммерции и видеосервисах, так и в контентных платформах и приложениях для потребителей. Именно на основе экспериментов компании решают, какие модели отправлять в разработку, а затем и в продукт. Но если данные для обучения ИИ подготовлены неаккуратно или условия эксперимента расходятся с реальной жизнью, команда рискует выбрать неподходящее решение и потратить ресурсы впустую. SplitLight снижает этот риск — он позволяет заранее проверить данные и оценить, насколько результаты эксперимента применимы на практике. Инструмент свободно доступен для использования и может применяться в двух режимах: библиотека на Python для разработчиков и интерактивный веб-интерфейс, не требующий кода.

Главная задача SplitLight — сделать невидимое видимым. Сбои в логировании, сдвинутые временные метки, дублирующиеся события — такие дефекты часто остаются незамеченными, но способны серьезно исказить итоговые метрики. Инструмент обнаруживает аномалии и позволяет исправить ошибки подготовки данных еще до запуска эксперимента.

Вторая задача, которую решает SplitLight, — несопоставимость результатов между разными исследованиями. Две команды могут работать с одним датасетом, но из-за различий в фильтрации, агрегации или разбиении приходить к противоположным выводам. SplitLight дает возможность зафиксировать ключевые статистики выбранного подхода, чтобы в будущем эксперименты можно было воспроизводить и корректно сопоставлять с другими работами.

Третий важный аспект — проверка на реалистичность. Инструмент помогает понять, не попали ли в обучающую выборку данные из будущего, учтены ли новые пользователи и объекты, насколько сильно различаются тренировочные и валидационные срезы. Если эти детали упущены, блестящий результат на тесте может рассыпаться в реальной эксплуатации.

Сразу увидеть общую картину качества данных можно, используя сводный дашборд с детальными статистиками.

Максим Радюков, ИТ-директор «Циана»: Мы создали единый контур генеративного ИИ для всей компании цифровизация

Команда проекта во главе с исполнительным директором по исследованию данных Центра практического ИИ Сбербанка Алексея Васильева протестировала SplitLight на шести популярных открытых датасетах и наглядно показала: даже незначительные изменения в разбиении способны заметно повлиять на метрики и трактовку качества модели.

Сергей Рябов, старший управляющий директор, директор по ИИ-трансформации Сбербанка: «SplitLight позволяет специалистам детально изучить данные и заранее выявить скрытые искажения. Для продуктовых команд в маркетплейсах, стримингах и медиа — это надежная защита перед дорогими экспериментами: быстрая проверка данных, выбор корректного сплита и подтверждение, что тест приближен к реальности. Это снижает риск внедрения моделей, эффективных лишь на бумаге. Исследовательским группам SplitLight упрощает документирование, воспроизводимость и сравнение с публикациями, а также позволяет анализировать сторонние датасеты для корректной оценки своих решений».

Исходный код библиотеки SplitLight доступен на российской платформе для командной разработки GitVerse, а также на GitHub.

• Что лучше — ГЛОНАСС или GPS: главные различия систем навигации

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Российские ученые создали инструмент для проверки данных перед обучением ИИ-моделей	0	13.45	13-08-2026
2	Российские ученые придумали, как лучше использовать ИИ для выявления мошенничества и более точных рекомендаций	5	7	01-07-2026
3	Российские ученые придумали, как лучше использовать ИИ для выявления мошенничества и более точных рекомендаций	5	7	01-07-2026
4	Сбербанк представил первый в России оптический вычислитель для задач искусственного интеллекта	5	7	05-06-2026
5	В России протестировали новую модель проверки студенческих работ с ИИ	0	9.11	23-07-2026
6	В России протестировали новую модель проверки студенческих работ с ИИ	0	9.11	23-07-2026
7	Ученые СПбГУ создали сверхточный метод мониторинга состояния станков	0	10	28-07-2026
8	Искусственный интеллект поможет компаниям избежать простоев и нештатных ситуаций	7	8	13-07-2026
9	Искусственный интеллект поможет компаниям избежать простоев и нештатных ситуаций	5	7	13-07-2026
10	Исследователи Сбербанка и ПФК ЦСКА обучили ИИ отслеживать действия футболиста в течение всего матча по видео всего с одной камеры	0	7	15-07-2026

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 13.45. Источник: www.cnews.ru.