Загрузка страницы

Практическое применение Machine Learning в Digital-продуктах

Компании постоянно находятся в поиске точек роста и одной из них являются технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволяют автоматизировать и оптимизировать рутинную работу, совершенствовать свои продажи с помощью рекомендательных систем, находить вашу целевую аудиторию в новых SMART-каналах, предоставлять лучший и более удобный сервис для клиентов и уменьшать стоимость издержек.

Мы провели онлайн-конференцию с теми, кто уже использует машинное обучение в своих процессах и оптимизирует бизнес-процессы. Доклады от Тинькофф, Сбера, МТС, Checklens GmbH, Epoch8, Brickit app и AGIMA.

Ответили на все вопросы в ТГ: https://t.me/machine_learningmeetup

====
00:00 Заставка
06:20 Начало
07:19 Андрей Рыжкин. Вступительное слово

08:30 Иван Антипин, AGIMA
ML-решения для консервативного ресторанного бизнеса

23:18 Леонид Александров, Brickit
Как подружить технологию и пользовательский опыт

38:44 Елизавета Корнеева и Серафима Чекулаева, Тинькофф
Что такое ассистент Олег и как он устроен

1:11:40 Андрей Татаринов, Epoch8
Применение машинного обучения для управления товарным каталогом в интернет-магазинах

1:30:00 Андрей Воронов, Checklens
Применение алгоритмов компьютерного зрения для автоматизации селф- чекаута в ресторанах IKEA

1:56:14 Ибрагим Бадертдинов, Sber
Как находить и анализировать предпочтения пользователей виртуальных ассистентов Сбера с помощью больших данных

2:18:48 Михаил Корочкин, МТС
Как увеличить эффективность контроля качества в 100 раз с помощью ML

=====
ProductStar — онлайн-школа с фокусом на диджитал-профессии.
ProductStar поможет выбрать направление и курс, который раскроет умения ученика. Пройдя программу, выпускник выходит на рынок труда с возможностью зарабатывать от 110 тысяч!
Что получает студент?

Обучение на практике под руководством лучших специалистов
Удобный график — записи доступны в любое время
Личный наставник, который консультирует вас онлайн
Дипломный проект — закрепление знаний и работа в портфолио
Отработка материала — записи каждого урока и домашние задания после лекций
Помощь с трудоустройством — подготовка к интервью с работодателем и советы
Ссылка: https://productstar.ru/product-full-course

=====
Для всех участников нашей конференции Яндекс подготовил специальное предложение.

Вам предоставляется грант в размере 4 000₽, который можно потратить на ML-разработку, обучение нейросетей и анализ данных в новом облачном сервисе Yandex DataSphere! Этого хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU!
Попробовать сервис можно по ссылке: https://clck.ru/TKpum

=====
Скидки от нашего интеллектуального партнера Альпины Паблишер.
Промокод на 15% AGIMA действует до 31.03.2021 на все книги.
Ссылка: https://www.alpinabook.ru/​

=====
Наш образовательный партнер — PMCLUB дает 30% на обучение на любом курсе по промокоду AGIMA2020 до конца 2020 года.
PMCLUB — это онлайн-школа для проджектов и тимлидов. В ней можно прокачать навыки управления проектами, продуктами и командами, а также подготовиться к профессиональным сертификациям, например, PMP, PRINCE2 и Scrum.
Ссылка: https://pmclub.pro/

=====
Контакты:
Присоединиться к нашей команде: hr@agima.ru
Стать нашим клиентом: info@agima.ru
Для партнерства и СМИ: pr@agima.ru

=====
Наши социальные сети, публикуем только самое интересное.
Facebook: https://www.facebook.com/AGIMA​
Вконтакте: https://vk.com/agima​
Твиттер: https://twitter.com/Agima_ru​
Инстаграм: https://www.instagram.com/agima_ru/

=====
Наш подход к машинному обучению: http://ml.agima.ru/

Видео Практическое применение Machine Learning в Digital-продуктах канала Интерактивное агентство AGIMA
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
3 марта 2021 г. 23:11:29
02:40:08
Другие видео канала
KPI и оценка эффективности сотрудников и командыKPI и оценка эффективности сотрудников и командыКак стать тимлидом / Андрей Рыжкин (AGIMA)Как стать тимлидом / Андрей Рыжкин (AGIMA)024. Data driven Sberbank. Кейсы применения ML и AI в банке— Андрей Черток024. Data driven Sberbank. Кейсы применения ML и AI в банке— Андрей ЧертокNew Year 2020. Итоги AGIMA LiveNew Year 2020. Итоги AGIMA LiveML: python и его библиотеки для работы с машинным обучениемML: python и его библиотеки для работы с машинным обучениемКак сформировать маркетинговую стратегию для digital-агентстваКак сформировать маркетинговую стратегию для digital-агентстваМастер-класс "Фриланс в тестировании" (А. Петров)Мастер-класс "Фриланс в тестировании" (А. Петров)Как подружить технологию и пользовательский опытКак подружить технологию и пользовательский опытNLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обученииNLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обученииГлавное, что нужно знать про дизайн-системыГлавное, что нужно знать про дизайн-системыПринцип экономии мыслетоплива / Максим Дорофеев (mnogosdelal.ru)Принцип экономии мыслетоплива / Максим Дорофеев (mnogosdelal.ru)DevOps: внедрение и поддержка крупных проектовDevOps: внедрение и поддержка крупных проектовЛекция Ярослава Попова "Ордовикский период" курса "От кембрийского взрыва до наших дней"Лекция Ярослава Попова "Ордовикский период" курса "От кембрийского взрыва до наших дней"Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento)Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento)Кирилл Половников: "Физика — итоги 2020 года"Кирилл Половников: "Физика — итоги 2020 года"Применение машинного обучения для управления товарным каталогом в интернет-магазинахПрименение машинного обучения для управления товарным каталогом в интернет-магазинахМаксим Дорофеев — Воспитай свою обезьянуМаксим Дорофеев — Воспитай свою обезьянуBig data, дополненная реальность и компьютерное зрение / Интервью с Data ScientistBig data, дополненная реальность и компьютерное зрение / Интервью с Data Scientist003. Школа менеджмента — Behavioral engineering. Дмитрий Мацкевич003. Школа менеджмента — Behavioral engineering. Дмитрий Мацкевич1000 секунд. Актуальные практики продуктового дизайна1000 секунд. Актуальные практики продуктового дизайна
Яндекс.Метрика