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) (Batch edit: replace PCRE (\n\n)+(\n) with \2) |
||
(не показано 9 промежуточных версий этого же участника) | |||
{{VideoSection}} {{vimeoembed|240325309|800|450}} {{youtubelink|PGaNt8qcvvg}}{{letscomment}} {{SlidesSection}} [[File:Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни (Александр Сербул, SECR-2017).pdf|left|page=-|300px]] {{----}} [[File:{{#setmainimage:Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни (Александр Сербул, SECR-2017)!.jpg}}|center|640px]] {{LinksSection}} * [http://2017.secrus.ruorg/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=2020-01-04T15:03:112021-08-31T17:27:36.675229431449|vimeo_comments=0|vimeo_plays=174190|youtube_comments=0|youtube_plays=1129}} [[Категория:SECR-2017]] [[Категория:Machine Learning]] [[Категория:AWS]] |
Текущая версия на 12:21, 4 сентября 2021
- 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
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:309
Comments:0