Машинное обучение, Big data и AI: кейсы применения в офлайне и онлайне
8 материалов · 1 ч 19 мин
Рост невозможен без использования передовых технологий. И хотя сейчас они стали гораздо доступнее, до сих пор не все компании используют возможности машинного обучения, больших данных и нейросетей на 100%. Как эффективно внедрить технологии в продукт, когда их использование рационально, а когда нет, и как измерять результаты, рассказали эксперты из DBrain, Microsoft Gaming, X5 Retail Group и Яндекса. — Нейросети vs Классические алгоритмы Алексей Хахунов, Chief Technical Officer в DBrain — Как создать систему принятия решений и проверки гипотез в облаке для нового продукта Дмитрий Аношин, Senior Data Engineer в Microsoft Gaming (ex-Amazon) — ML и последняя миля в ритейле Михаил Неверов, Director of Data Science and Engineering в X5 Retail Group — Как сформулировать цель для искусственного интеллекта Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта в Яндекс Август 2021
ВидеоВ подписке1 минТизер 13 серия
ВидеоВ подписке14 минНейросети vs Классические алгоритмы (Алексей Хахунов, DBrain)
ВидеоВ подписке21 минКак создать систему принятия решений и проверки гипотез в облаке для нового продукта (Дмитрий Аношин, Microsoft Gaming)
ВидеоВ подписке15 минML и последняя миля в ритейле (Михаил Неверов, X5 Retail Group)
ВидеоВ подписке28 минКак сформулировать цель для искусственного интеллекта (Александр Крайнов, Яндекс)
ВидеоВ подпискеКак не заблудиться в рекомендациях: от исследований к улучшению персонального клиентского опыта (Дмитрий Кудасов)
ВидеоВ подпискеЧто бы мы не делали, если бы не было ML/AI? (Григорий Фрольцов)
ВидеоВ подписке