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 (\n\n)+(\n) with \2) |
||
(не показано 14 промежуточных версий этого же участника) | |||
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.secrus.ruorg/program/submitted-presentations/machine-learning-as-everyday-technology}} <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> {{fblink|1823636101222736}} {{vklink|393}} <references/> <!-- topub --> {{stats|disqus_comments=5|refresh_time=2019-05-08T03:01:472021-08-31T17:27:39.395589603773|vimeo_comments=0|vimeo_plays=104117|youtube_comments=0|youtube_plays=60}}3}} [[Категория:SECR-2016]] [[Категория:Machine Learning]] [[Категория:BigData]] |
Текущая версия на 12:21, 4 сентября 2021
- 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:180
Comments:5