nopetnoget

Kumo

Kumo розробив KumoRFM — реляційну foundation модель, яка перетворює структуровані дані на прогнози за секунди. Модель попередньо натренована на мільярдах реляційних патернів з різних датасетів і може давати zero-shot прогнози без додatkового навчання чи feature engineering. За SAP SALT benchmark KumoRFM показує 89% точності проти 75% у традиційних XGBoost моделей і 63% у GPT-4 з AutoML. Платформа інтегрується напряму з data warehouse, підтримує real-time прогнозування та дозволяє fine-tuning для критичних use case з підвищенням точності на 30%+. Команда включає експертів з Airbnb, Pinterest, LinkedIn та Stanford.

Для кого

Для data science команд і ML інженерів, які працюють з великими реляційними датасетами. Підійде компаніям, яким потрібні швидкі прогнози без місяців на розробку традиційних моделей. Особливо актуально для enterprise з критичними ML use case, де важлива висока точність.

Отзывы о проекте

Пока нет отзывов — будьте первым.

Войдите, чтобы оставить отзыв.