Data & Science: машинное обучение в промышленности и банковских услугах

25 ноября 2017
Москва, Россия
Смотреть
В избранное

Эмели Драль

Руководитель службы анализа больших данных в Yandex Data Factory

Павел Мягких

Data Science в Kreate, F&A

Александр Кузьмин

Руководитель группы Data Science в Rubbles

О мероприятии

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.

Для кого

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

Расписание

Развернуть все
суббота, 25 ноября
День 1
Получить доступ ко всем докладам
Куплено
В корзине
0 ₽
0 ₽
0 $
0 $
0 €
0 €

Эмели Драль

Руководитель службы анализа больших данных в 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.

Куплено
В корзине
0 ₽
0 ₽
0 $
0 $
0 €
0 €

Павел Мягких

Data Science в Kreate, F&A

Математика и управление ассортиментом в индустрии моды

  • Ошибки прогнозирования: как с этим жить
  • Жизненные циклы продукта
  • Оптимизация товародвижения для максимизации маржи
Куплено
В корзине
0 ₽
0 ₽
0 $
0 $
0 €
0 €

Александр Кузьмин

Руководитель группы Data Science в 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.
Куплено
В корзине
0 ₽
0 ₽
0 $
0 $
0 €
0 €

Билеты

Видеозапись
Доступ к записям всех докладов
Куплено
В корзине
0 ₽
0 ₽
0 $
0 $
0 €
0 €

Организатор

Яндекс
http://fronttalks.ru/

Организационный комитет: Яндекс,

Похожие мероприятия

29 мая 2018
Докладов 26
Просмотров 9
digital, vr/ar, безопасность, будущее, защита, иб, интернет вещей, искусственный интеллект, маркетинг, медиа, реклама, цифровой мир
17-18 мая 2018
Докладов 28
Просмотров 6
linux, безопасность, данные, защита, иб, наука, ос, платформа, по, разработка, софт, ядро
7 ноября 2017
Докладов 157
Просмотров 0
big data, ddos, galera, highload, mongodb, php, postgresql, высоконагрузочная разработка, данные, кеширование, репликация
показать ещё