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
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy