Машинное обучение на каждый день (Евгений Виноградов, SECR-2016) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) (Batch edit: replace PCRE \{\{youtubelink\|([^\}]*)\}\} with {{youtubelink|\1}}{{letscomment}}) |
||
Я расскажу о нашем опыте внедрения машинного обучения в интересах (а по возможности – и силами) бизнес-пользователей: подходы, подводные камни, решение некоторых проблем, а также технологической стороне вопроса – как готовить к анализу исходные данные, какие инструменты и в каком порядке потребуются.
Доклад адресован всем, кто планирует широкое использование машинного обучения в работе своей компании. Слушатели узнают об начальных этапах внедрения, некоторых проблемах, с которыми предстоит столкнуться, способах их решения, а также смогут обсудить имеющиеся вопросы из этой области.
</blockquote>
{{VideoSection}}
{{vimeoembed|185219659|800|450}}
{{youtubelink|n29wr0N60rI}}{{letscomment}}
{{SlidesSection}}
[[File:Машинное обучение на каждый день (Евгений Виноградов, SECR-2016).pdf|left|page=-|300px]]
{{----}}
[[File:{{#setmainimage:Машинное обучение на каждый день (Евгений Виноградов, SECR-2016)!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* {{ConferencePage|http://2016.secr.ru/program/submitted-presentations/machine-learning-as-everyday-technology}}
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
{{fblink|1823636101222736}}
{{vklink|393}} |
Версия 17:00, 19 октября 2018
- Докладчик
- Евгений Виноградов
Одной из проблем, с которой приходится сталкиваться при внедрении машинного обучения, является разность экспертизы – IT-специалисты хорошо понимают, как работают алгоритмы, а бизнес-пользователи – хорошо разбираются в предметной области. При этом, хороший результат машинное обучение дает именно на пересечении знания технологии, и понимания анализируемых процессов.
Я расскажу о нашем опыте внедрения машинного обучения в интересах (а по возможности – и силами) бизнес-пользователей: подходы, подводные камни, решение некоторых проблем, а также технологической стороне вопроса – как готовить к анализу исходные данные, какие инструменты и в каком порядке потребуются.
Доклад адресован всем, кто планирует широкое использование машинного обучения в работе своей компании. Слушатели узнают об начальных этапах внедрения, некоторых проблемах, с которыми предстоит столкнуться, способах их решения, а также смогут обсудить имеющиеся вопросы из этой области.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:149 Comments:5