Data & Science: машинное обучение в промышленности и банковских услугах

November 25 2017
Москва, Россия
View
To favorites

Эмели Драль

Руководитель службы анализа больших данных at Yandex Data Factory

Павел Мягких

Data Science at Kreate, F&A

Александр Кузьмин

Руководитель группы Data Science at Rubbles

About event

Topic: IT

Эксперты рассказали о подводных камнях, которые могут возникнуть при использовании технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, о прогнозировании спроса и оптимизации товарных потоков и об особенностях работы с банковскими клиентами.

Audience

  • Техническим директорам
  • Тимлидам
  • Разработчикам
  • Специалистам по машинному обучение
  • Аналитикам
Share

Schedule

Show all
Saturday, November 25
Day 1
Get access to all talks
Purchased
In cart
0 ₽
0 ₽
$0
$0
€ 0
€ 0

Эмели Драль

Руководитель службы анализа больших данных at Yandex Data Factory

Искусственный интеллект без ошибок: чеклист специалиста по data science

Можно ли избежать ошибок при работе над проектом с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения? Часто проблема кроется в том, что представители бизнеса и науки неверно понимают друг друга. Это приводит к неправильной постановке задачи, некорректному ходу эксперимента и многим другим неприятностям. Эмели Драль применяла технологии искусственного интеллекта для решения десятков задач в реальном бизнесе. Она научит вас обнаруживать в задачах подводные камни и расскажет, какие вопросы должен задать себе специалист по data science, чтобы обеспечить успех проекта.

Purchased
In cart
0 ₽
0 ₽
$0
$0
€ 0
€ 0

Павел Мягких

Data Science at Kreate, F&A

Математика и управление ассортиментом в индустрии моды

  • Ошибки прогнозирования: как с этим жить
  • Жизненные циклы продукта
  • Оптимизация товародвижения для максимизации маржи
Purchased
In cart
0 ₽
0 ₽
$0
$0
€ 0
€ 0

Александр Кузьмин

Руководитель группы Data Science at Rubbles

Полезные рекомендации для банковских клиентов

Обобщив наш опыт работы с банками, я расскажу:

  • какую информацию о клиентах банков можно получать из их транзакций и операций;
  • какие рекомендации на основе этой информации можно давать клиентам;
  • как использовать реакцию клиентов для автоматического обучения системы;
  • как проектировать и проводить корректные эксперименты для такой задачи.
Purchased
In cart
0 ₽
0 ₽
$0
$0
€ 0
€ 0

Tickets

Video
Access to all videos
Purchased
In cart
0 ₽
0 ₽
$0
$0
€ 0
€ 0

Organizer

Яндекс
http://fronttalks.ru/

Organizer committee: Яндекс,

Similar events

May 18-19 2018
Talks 46
Views 42.97 K
analytics, apache spark, applications, big data, data, development, java, microservices
November 29-30 2018
Talks 4
Views 413
ai, algorithms, big data, e-commerce, machine learning, smart data
November 27-29 2018
Talks 33
Views 2.61 K
machine learning, ai, airflow, apache metron, artifical intelligence, big data, deep mind, deepmind, genetics
more