Представим, что нейросети необходимо предсказать следующие десять покупок клиента банка: время, суммы и категории. Один из алгоритмов может точно определять отдельные параметры будущих операций, но не способен создать правдоподобную последовательность. Другой алгоритм может предложить несколько реалистичных вариантов поведения, но ни один из них не совпадет с тем, что клиент сделает на самом деле. Как оценивать такие прогнозы и извлечь пользу из их реалистичности?

На этот вопрос отвечает исследование "Realism VS Accuracy: Event Sequence Forecasting from a Generative Modeling Perspective", получившее статус Spotlight на NeurIPS 2026 в треке Evaluations & Datasets. Среди авторов — исследователи Центра ИИ Сколтеха: Дмитрий Осин, старший инженер по машинному обучению, Егор Сурков, инженер-исследователь, Пётр Мокров, старший инженер, Игорь Удовиченко и другие.

#ИИ #нейросети #ChatGPT #ML #ИскусственныйИнтеллект