Компания Яндекс выводит из статуса эксперимента направление Yandex Data Factory и делает его частью основного бизнес-подразделения компании - направления поисковых сервисов.
Последние реализованные подразделением YDF проекты в сфере промышленности показали, что в будущем для развития этого направления потребуется еще больше экспертизы и ресурсов. Сегодня у Яндекса есть уникальная возможность объединить внутри компании усилия разных команд, которые имеют равный доступ к основному стэку технологий и ко всем последним изменениям.
Кроме того, успешный опыт YDF на разных рынках поможет в реализации долгосрочной стратегии облачных технологий Яндекса (Яндекс.Коннект, Яндекс.Облако), а также, возможно, поддержит развитие других технологических сервисов компании.
«Yandex Data Factory - не первый B2B-проект, который развивается в рамках поискового портала. Продуктовая разработка последнего изначально подразумевает возможность использования клиентами машинного обучения. Опыт команды YDF, которая теперь будет работать в тесном сотрудничестве с Яндекс.Облаком, поможет сделать его решением для бизнеса мирового уровня», - отметили в пресс-службе Яндекса.
В работе этих проектов также будут активно участвовать люди из команды управления машинного обучения и исследований. Благодаря этой команде в июле 2017 года Яндекс выложил в открытый доступ свою библиотеку машинного обучения CatBoost. Yandex Data Factory было одним из первых направлений, которое применило CatBoost еще на этапе разработки.
Напомним, Яндекс запустил Yandex Data Factory в декабре 2014 года. Используемые YDF технологии машинного обучения изначально получили развитие именно внутри поискового направления Яндекса.
В рамках этого направления, в сентябре 2016 года Яндекс разработал модель прогнозирования спроса на товары со скидкой для сети магазинов «Пятерочка»: в 87% случаев она предсказывает спрос с точностью до одной упаковки. Для Магнитогорского металлургического комбината был создан рекомендательный сервис, оптимизирующий расход добавочных материалов при производстве стали без потери ее качества.
