О чём вебинар
В рамках вебинара мы поговорим о том, как современные методы машинного обучения могут помочь в решении широкого спектра задач. Также рассмотрим на конкретных примерах, как использовать МО для решения бизнес-задач.
На семинаре рассматривается ряд конкретных примеров применения методов машинного обучения для решения практических задач. Для каждого приведенного примера задачи разбирается подход к решению и указываются конкретные методы машинного обучения, которые позволяют получить решение.
Предварительная подготовка:
Желательно: опыт разработки программного обеспечения, основы теории вероятностей, математика на уровне программы средней школы РФ.Содержание
1. Введение. Как устроен процесс машинного обучения (взгляд “с высоты птичьего полета”).
2. Пример: укрупнение отметок на карте.
3. Пример: подсказка следующего слова.
4. Пример: рекомендация похожего товара.
5. Пример: определение вредоносного программного обеспечения.
6. Пример: превентивная диагностика оборудования.
2. Пример: укрупнение отметок на карте.
3. Пример: подсказка следующего слова.
4. Пример: рекомендация похожего товара.
5. Пример: определение вредоносного программного обеспечения.
6. Пример: превентивная диагностика оборудования.
Другие разделы
Тренер
Новиков Петр
Специалист в области Data Science
Разработчик Python, ML-инженер и Data Scientist с опытом работы более 10 лет. Кандидат физико-математических наук. Владеет навыками разработки веб-приложений, анализа данных и методов искусственного интеллекта. Работал в ряде компаниях и проектах, где занимался web-разработкой и разработкой программного обеспечения с использованием методов искусственного интеллекта, в том числе — в компании Apple. Основной рабочий язык Петра последние пять лет — Python.
О проектах:
Занимался разработкой системы сбора разрозненной и противоречивой информации из различных источников для нужд крупного промышленного предприятия. Занимался как разработкой веб-интерфейса, так и ядра системы, а также развертыванием приложения на сервере. Реализовал несколько нетривиальных алгоритмов, разрешающих противоречия в данных из различных источников. Руководил небольшой командой разработчиков.Применял методы машинного обучения для оптимизации процессов производства во время работы на компанию Apple. Развил идею руководителя до полноценного внутреннего продукта, нашедшего широкое применение внутри многих производственных подразделений компании. Поначалу вел почти всю разработку единолично, совмещая обязанности аналитика, Frontend- и Backend-инженера; со временем, когда команда постепенно выросла до 10 человек, принял на себя роль техлида.
Время (Мск):
13:00-14:00
13:00-14:00
Дата проведения:
21.09.2023
21.09.2023
Бесплатно
Регистрация окончена