Одной из проблем, с которой приходится сталкиваться при внедрении машинного обучения, является разность экспертизы – IT-специалисты хорошо понимают, как работают алгоритмы, а бизнес-пользователи – хорошо разбираются в предметной области. При этом, хороший результат машинное обучение дает именно на пересечении знания технологии, и понимания анализируемых процессов.

Я расскажу о нашем опыте внедрения машинного обучения в интересах (а по возможности – и силами) бизнес-пользователей: подходы, подводные камни, решение некоторых проблем, а также технологической стороне вопроса – как готовить к анализу исходные данные, какие инструменты и в каком порядке потребуются.

Доклад адресован всем, кто планирует широкое использование машинного обучения в работе своей компании. Слушатели узнают об начальных этапах внедрения, некоторых проблемах, с которыми предстоит столкнуться, способах их решения, а также смогут обсудить имеющиеся вопросы из этой области.

Евгений Виноградов

Руководитель разработки BI, Яндекс.Деньги

Закончил факультет прикладной математики – процессов управления СПбГУ, кандидат физ.-мат. наук. IT-разработкой занимается чуть менее двух десятков лет в разных областях – от создания систем автоматизированного проектирования в аутсорсинговых компаниях до работы на предприятии ОПК. В 2003 году присоединился к команде Яндекс.Денег. В числе проектов, разработанных, запущенных и поддерживаемых им и его командой, можно назвать BI-систему Яндекс.Денег, антифрод-решение, а также ряд других перспективных разработок – от мобильных приложений до учетных систем.