Practical ML

Опыт применения ML в реальных задачах Яндекса

PracticalMLDLYandexData Science

Машинное обучение существует в двух мирах. Один из них — это мир исследований и научных статей. Другой — мир настоящего продакшена: с высокой нагрузкой, требованиями по быстрому времени ответа и другими ограничениями реальной жизни.

В Яндексе принято проводить исследования, не забывая об использовании в сервисах и пользе для людей. Команды Яндекса поделятся опытом в разных продуктах и расскажут о применении ML в промышленных масштабах.

4 июня, 11-17:00

Нетворкинг с ML-инженерами Яндекса в Spacial Chat 
Встроенный голосовой ввод в Алисе, CatBoost, Go, YaLM и другие команды

11 июня, 12-15:30

Просмотр докладов и Q&A-сессии в Spacial Chat

12:00 - Прогноз времени проезда маршрута в Яндекс Пробках — Илья Хохлов
12:50 - Трансформеры для обобщения поведения пользователей Яндекс Такси — Эрнест Глухов
13:35 - Машинное обучение и персонализация в поиске auto.ru — Илья Бойцов
14:25 - Построение модели релевантности текстовой и видео-информации — Александр Шишеня

18 июня, 12-18:00

Просмотр докладов и Q&A-сессии в Spacial Chat

12:00 - Проблемы приготовления гигантских моделей — Михаил Хрущев
13:20 - Отзывы в поиске организаций на Яндекс Картах — Андрей Данильченко
14:05 - Находим ключевые особенности организаций в отзывах на Яндекс Картах — Олег Варенье
15:00 - Трансформеры для персонализации — Кирилл Хрыльченко
16:15 - Как мы ускорили внедрение фичей в ранжировании — Эмиль Каюмов
17:00 - Как программисты перепридумали поиск для себя — Алексей Степанов

Если у вас есть вопросы и предложения → @sofiivanova (DevRel Яндекса)

Социальные сети и полезные группы:
Яндекс для разработчиков в VK
Яндекс для разработчиков в TG
Яндекс для разработчиков в FB
Telegram-канал с вакансиями для разработчиков в Яндекс

Track program