ML в промышленности: задачи и проблемы BigData и машинное обучение
Доклад принят в программу конференции
Тезисы
Реальный сектор экономики — исторически зона коммерческой тайны и закрытых дверей. Однако с каждым годом растет понимание, что кооперация лучше конкуренции. И вот уже постепенно промышленные задачи появляются на хакатонах, а внутренние разработки становятся, страшно подумать, Open Source!
Теперь и мы готовы рассказать о том, как машинное обучение находит применение в черной металлургии, какие задачи мы решаем и с какими проблемами сталкиваемся.
Андрей Зубков
ЕВРАЗ
Преподаватель, специалист по обучению машин и людей.
Магистр в области математики и компьютерных наук с опытом в Core ML, DL (CV, NLP), RL.
Управление данными и на основе данных.
Digital Humanities.
Лидер направления Искусственный интеллект в компании ЕВРАЗ.
Начальник управления разработки ИС.
https://t.me/Vinovniy
andrey.zubkov@evraz.com
andrey.zubkov@evraz.com
Другие доклады секции BigData и машинное обучение
Точные рекомендации для пользователя: как мы научили систему выбирать контент
Даниил Бурлаков
Яндекс
Архитектура рекомендательной системы Дзена: ранжирование в runtime, near-realtime-обработка логов, обновление ML-моделей в продакшне
Дмитрий Кондрашкин
Яндекс