Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск

ТЕМЫ


Новости ИИРабота разумаВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

RSS


RSS новости

Авторизация



Новостная лента форума ailab.ru

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.

Александр Сербул


Руководитель направления контроля качества интеграций и внедрений, 1С-Битрикс

В «1С-Битрикс» курирует направление контроля качества интеграции и внедрений, активно участвует как архитектор и разработчик в проектах компании, связанных с высокой нагрузкой и отказоустойчивостью («Битрикс24»), консультирует партнеров и клиентов по вопросам архитектуры высоконагруженных решений, эффективному использованию технологий кластеризации продуктов «1С-Битрикс» в контексте современных облачных сервисов (Amazon Web Services и др.).

Эксперт в области BigData, нейронных сетей, разработки программного обеспечения, системного анализа и проектирования.

Постоянный спикер отраслевых конференций и семинаров по интернет-тематике («РИФ+КИБ», RIW, HighLoad, РИТ++, CodeFest, FailOver Conference и др.).


Источник: secr.ru