Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни (Александр Сербул, SECR-2017) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
* [http://2017.secr.ru/program/submitted-presentations/machine-learning-in-e-commerce Страничка доклада на сайте конференции]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
{{fblink|1961600570759621}}
{{vklink|817}}
<references/>
<!-- topub -->
{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-07-04T21:24:56.053539|vimeo_comments=0|vimeo_plays=118|youtube_comments=0|youtube_plays=100}}
[[Категория:SECR-2017]]
[[Категория:Machine Learning]]
[[Категория:AWS]] |
Версия 17:26, 26 сентября 2018
- Докладчик
- Александр Сербул
Доклад позволит соориентироваться в плеяде современных алгоритмов машинного обучения в разрезе прикладного использования для электронной коммерции и выбрать необходимые бесплатные библиотеки для реализации задач. Мы поделимся практическим опытом и историями успеха использования данных технологий в продакшн-среде.
Также особое внимание уделим технике использования популярных платформ и библиотек: Apache Spark, Spark MLlib, Hadoop, Amazon Kinesis, deeplearning4j. Отдельно остановимся на особенностях обработки “больших данных”, выборе и разработке параллельных алгоритмов для ML.
Видео
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:218
Comments:0