Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни (Александр Сербул, SECR-2017)
Материал из 0x1.tv
Версия от 20:17, 6 ноября 2017; StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «;{{SpeakerInfo}}: {{Speaker|Александр Сербул}} <blockquote> Доклад позволит соориентироваться в плеяде сов…»)
Короткая ссылка: 20171020BI
- 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