Big Data: семантический анализ данных и машинное обучение
18 сентября Rusbase совместно с Global Innovations Lab провели конференцию ICBDA 2015. Публикуем презентации выступлений спикеров. В данном материале — трек «Технологии», блок «Семантический анализ данных и машинное обучение».
Модератор секции Управляющий партнер Global Innovation Labs LLC, серийный предприниматель, член экспертного совета ИТ кластера Фонда Сколково. Занимается исследовательскими разработками и «ангельскими» инвестициями в проектах, связанных с большими данными.
Анатолий Левенчук — TechInvestLab. «Нейронные сетки: покруче интернета»
Если интернет — это газеты-на-стероидах, телевидение-на-стероидах и библиотека на-стероидах, то нейронные сетки — это софт-на-стероидах, который может модифицировать информацию и даже подсказать, как лечить определенную болезнь.
Николай Анохин — MailRu Group
«Использование машинного обучения на больших данных на примере задачи классификации интернет-пользователей». Как предсказывать заданные характеристики пользователей для эффективного таргетирования.
Евгений Смирнов — Numbuster
«Как выявить и правильно использовать паттерны поведения в социальном графе с помощью Machine Learning».
Фиксировать неочевидные связи между пользователями и с помощью этой информации улучшать качество холодных звонков, выявлять лидеров мнений и т.д.
Владислав Флакс — OWOX
«Google BigQuery. Особенности сбора, обработки и использования данных». Гид по работе с сервисом.
Василий Суханов — SAP
«Ассоциативные правила и анализ больших массивов данных на примере платформы SAP HANA».
Платную версию презентаций (с голосовыми записями выступлений) вы можете скачать тут (кнопка «Итоговые материалы»).
Благодарим за поддержку мероприятия компанию Data-Centric Alliance (programmatic-партнер), Сбербанк (партнер чемпионата по анализу данных), центр Digital October, банкетный комплекс «Октябрь Event Hall» и других партнеров.
Путеводитель по материалам конференции ICBDA 2015
Трек «Бизнес»
Секция 1. Big data для финансового и страхового сектора
Секция 2. Big data для реального сектора экономики
Секция 3. Big data в ритейле
Секция 4. Big data в рекламе
Трек «Технологии»
Секция 1. Семантический анализ данных и машинное обучение
Секция 2. Анализ и классификация данных
Подведение итогов чемпионата среди data scientists.
Дополнительные материалы:
- Фотоотчет с конференции ICBDA 2015
- Мир big data в 8 терминах
- Как и зачем переходить на data-driven маркетинг?
- Как устроен рынок big data в России
- 7 подкастов о data science и машинном обучении
- Чем полезны большие данные для рекламного бизнеса?
- Подтяни бигдату. Курсы и полезные ссылки по теме data science
- Какая команда нужна для работы с Big Data?
- Тренды в ТВ, о которых полезно знать рекламодателю
- 6 современных тенденций в финансовом секторе
- Как устроены нейронные сети?
- 10 причин выбрать programmatic-рекламу
- Большие данные vs. государство (колонка на «Эхо Москвы»)
- Как зарождалась эра Big Data
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
-
Пройти курс «ИПэшники: строим некринжовый бизнес»
- 1 В российском магазине приложений RuStore появились технологии ИИ Разработчики перевели на них рекомендации и поиск 25 июля 13:00
- 2 МТС внедрила речевую аналитику WordPulse от MTS AI во всех сервисах экосистемы Ежедневно нейросети проверят более 300 тысяч обращений по телефону и в чатах 24 июля 20:00
- 3 Почта Mail.ru начала тестировать сервис для организации покупок Нейросети будут выделять информацию о доставках и искать скидки 27 июня 13:00
- 4 Lamoda внедрила ML-модель, которая определяет бракованные товары До ее внедрения дефекты одежды и обуви сотрудники определяли после ручной проверки 24 июня 14:00