NTT DOCOMO представила ИИ-модель для прогнозов при дефиците данных

NTT DOCOMO разработала модель Dual View Adaptive Retrieval-Augmented Tweedie, решающую проблему «холодного старта» ИИ, когда исторических данных мало. Она сочетает распределение Твиди и метод ближайших соседей и может применяться в рекомендациях и цифровой рекламе. Полевые испытания с операторами DOOH в Японии и за рубежом запланированы до марта 2027 года.

• Модель использует распределение Твиди вместо гауссова для неоднородных данных
• Метод ближайших соседей позволяет учиться на похожих объектах и локациях
• Полевые тесты с DOOH-рекламой в Японии и за рубежом — до марта 2027 года
• Работа принята на конференцию ACM RecSys 2026