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) |
||
…е 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. </blockquote> {{VideoSection}} {{vimeoembed|240325309|800|450}} {{youtubelink|PGaNt8qcvvg}} {{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.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=2018-05-15T13:56:55.563193|vimeo_comments=0|vimeo_plays=112|youtube_comments=0|youtube_plays=96}} [[Категория:SECR-2017]] |
Версия 10:26, 9 июня 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