फनटेक एमएल-मीटअप

FunCorp हाल ही में सुंदर मशीन सीखने के अनुभव में शामिल हो गया। हमारे बैकेंड इंजीनियर ने मेम्स को पढ़ने के लिए खोज इंजन सिखाया। इस अवसर पर, हमने अपनी सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने के लिए एमएल-माइटैप इकट्ठा करने का निर्णय लिया, और साथ ही अन्य कंपनियों के अधिक अनुभवी विशेषज्ञों से सीखने के लिए, जहां मशीन सीखना पहले से ही व्यवसाय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। हमने इकट्ठा करने का फैसला किया - एकत्र किया। हम 9 फरवरी को बिताएंगे। कार्यक्रम कटौती के तहत है।

कार्यक्रम

"डिस्कवर लॉन्च का अनुभव 90 मिलियन उपयोगकर्ताओं के लिए: एमएल डेवलपर्स के लिए पांच सिफारिशें", एंड्री ज़कोनोव, vk.com

रिपोर्ट के बारे में

• न केवल मॉडल महत्वपूर्ण है: हम समस्याओं को सही ढंग से तैयार करते हैं और मैट्रिक्स चुनते हैं।
• लोड के लिए अपने समाधान को अनुकूलित करने के विभिन्न तरीके।
• हम प्रयोगों का सही मूल्यांकन करते हैं: हम ग्राफ़ का अध्ययन करते हैं और प्रतिक्रिया के साथ काम करते हैं।

"एमएल में उत्पादन", मार्क एंड्रीव, कॉन्ड्रमम.आई

रिपोर्ट के बारे में

रिपोर्ट में शामिल होंगे:

• भविष्यवाणियों के प्रकारों के बारे में: रीयलटाइम, ऑफ़लाइन, रीयलटाइम + ऑफ़लाइन
• एक कंटेनर में एक ज्यूपिटर नोटबुक में एक प्रोटोटाइप से कैसे प्राप्त करें
• स्केलिंग फैसलों के बारे में और गुणवत्ता नियंत्रण के बारे में।

"कैसे मेम्स को पढ़ने के लिए खोज इंजन सिखाने के लिए," ग्रिगोरी कुज़ोवनिकोव, फनकोर्प

रिपोर्ट के बारे में

iFunny मजेदार तस्वीरों और वीडियो के साथ एक एप्लीकेशन है। केवल पाठ्य सामग्री जो उपयोगकर्ता की टिप्पणी है, लेकिन खोज इंजन से ट्रैफ़िक को आकर्षित करने के लिए, यह पर्याप्त नहीं है, इसलिए चित्रों से पाठ को निकालने और इसे पृष्ठों पर रखने का निर्णय लिया गया। विशेष रूप से इसके लिए, एक सेवा बनाई गई थी:

• चित्र में "मुख्य मजाक" वाला क्षेत्र पाता है
• इस क्षेत्र से पाठ निकालता है
• मान्यता प्राप्त पाठ की गुणवत्ता की जाँच करता है।

सेवा टेंसरफ़्लो का उपयोग करके पायथन में लिखी गई है। टीम में किसी को भी एमएल सेवाओं को विकसित करने का अनुभव नहीं था, इसलिए हम सभी चरणों से गुजरे:

1. कार्य का विवरण।
2. पहला प्रयोग जब हमने कुछ ऐसा करने की कोशिश की, जो कम से कम किसी तरह काम करता है, तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला के साथ प्रयोग करना।
3. एक प्रशिक्षण नमूना तैयार करना।
4. प्रशिक्षण और मॉडल गुणांक का चयन।
5. हमारे प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके एक सेवा बनाना। इसे एक डॉकटर कंटेनर में लपेटकर।
6. हमारे php मोनोलिथ के लिए तैनाती और सेवा बंधन। एकल शुरुआत।
7. किराये से काम और टिप्पणियों के पहले परिणाम।
8. युद्ध में मान्यता परिणामों का उपयोग करना।
9. परिणामों का विश्लेषण।
10. अब हम यहां हैं। हमें अभी भी मॉडल को सही ढंग से मान्यता प्राप्त मेमों की संख्या बढ़ाने के लिए फिर से बनाना और पुनः प्राप्त करना है।

Yandex.Taxi में मशीन लर्निंग, रोमन खलचेव, Yandex.Taxi

रिपोर्ट के बारे में

रिपोर्ट Yandex.Taxi डिवाइस पर चर्चा करेगी।

एक विस्तृत कहानी होगी:

• उन कार्यों के बारे में जो हम डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके हल करते हैं
• उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल के विकास, परीक्षण और लॉन्च के लिए हमारी असेंबली लाइन के बारे में
• चलो सभी चरणों से गुजरते हैं: जुपिटर नोटबुक में प्रयोगों से लेकर पूर्ण-एमएल तक उत्पादन।

"स्केलेर शाप से छुटकारा पाएं: स्क्रैच से एक्सजीबोस्ट लिखना", आर्टीम हापकिन, मेलबर्न ग्रुप

रिपोर्ट के बारे में

हौसला बढ़ाने वाली कहानी। इसे लिखने के लिए आपको क्या जानना होगा। क्या नुकसान हैं, इसके काम में सुधार कैसे करें।

वर्तमान में, ऐसी जगह की कल्पना करना मुश्किल है जहां निर्णय पेड़ों को बढ़ावा देने के लिए कलाकारों की टुकड़ी का उपयोग नहीं किया जाता है। ये खोज इंजन, सिफारिश रैंकिंग एल्गोरिदम, कागल प्रतियोगिताओं, और कई और अधिक हैं।

एल्गोरिथ्म के कई तैयार-किए गए कार्यान्वयन हैं: कैटबॉस्ट, लाइटबैम, एक्सगबॉस्ट, और बहुत कुछ। हालांकि, ऐसे समय होते हैं जब बॉक्स से तैयार समाधान का उपयोग करना बहुत अच्छा नहीं होता है - एल्गोरिथ्म की समझ खो जाती है, और कुछ कार्यों के लिए ऐसे कार्यान्वयन बहुत उपयुक्त नहीं हैं, आदि।

इस रिपोर्ट में, हम एल्गोरिथ्म के सिद्धांतों का विश्लेषण करेंगे, और सरल से जटिल की ओर बढ़ेंगे, हम अपने स्वयं के Xgboosting एल्गोरिथ्म को लागू करेंगे, जिसे तब किसी भी मशीन सीखने के कार्यों - वर्गीकरण, प्रतिगमन, रैंकिंग, आदि के लिए समायोजित किया जा सकता है।

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