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) |
||
{{SlidesSection}} [[File:Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни (Александр Сербул, SECR-2017).pdf|left|page=-|300px]] {{----}} {{LinksSection}} * [http://2017.secr.ru/program/submitted-presentations/machine-learning-in-e-commerce Страничка доклада на сайте конференции] <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> <references/> <!-- topub --> {{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-035-01T16:31:3615T13:56:55.518029563193|vimeo_comments=0|vimeo_plays=112|youtube_comments=0|youtube_plays=8596}} [[Категория:SECR-2017]] [[Категория:Machine Learning]] |
Версия 10:57, 15 мая 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:208 Comments:0