Конференция завершена. Ждем вас на HighLoad++ в следующий раз!

Когда трансформеры врут: как мы "дружили" NLP-решения с высокими требованиями к качеству Нейронные сети, искусственный интеллект

Доклад принят в программу конференции
Тезисы

- Несмотря на головокружительный прогресс последних трех лет в области NLP, вывод полностью автоматического решения в продакшн все еще не такая простая задача: те самые несколько процентов ошибок на валидации могут стать настоящей головной болью для продакт-менеджеров. Ведь именно этот несчастный неудачный кейс норовит попасть на главную страницу и испортить впечатление от системы или же сорвет сделку о партнерстве.
- Мы в Whisk (часть SamsungNext) уже более 7 лет разрабатываем продукт по глубокому анализу кулинарных рецептов, и МЛ является ключевой технологией, питающей наш продукт. На базе нашего решения построена система работы с рецептами в холодильниках Samsung FamilyHub — внутренний продукт по интеграции сайтов рецептов с крупнейшими ритейлерами (Walmart, Tesco, etc) и собственный B2C-продукт Whisk (победитель Google Play Awards 2020).
- В связи с такой разноплановостью применения нашей ключевой технологии нам очень важно давать гарантии по качеству, что привело к большому количеству инженерных и организационных решений вокруг МЛ-моделей, и некоторыми из них хотелось бы поделиться.

Артем Бондарь
Voximplant

Закончил МФТИ, ранее занимался машинными обучением и продуктовой разработкой в компаниях Samsung и Parallels. Сейчас возвглавляет направление машинного обучения в компании Voximplant, создавая serverless automl платформу для автоматизации коммуникаций

aobondar@gmail.com

Другие доклады секции Нейронные сети, искусственный интеллект