Владимир Бугай — О векторных представлениях данных и их использовании в машинном обучении

Как изменится технологический ландшафт в ближайшие пару лет и почему об этом надо знать каждому разработчику.

Векторные представления данных (embeddings) являются краеугольным камнем многих современных моделей машинного обучения и открывают новые, порой самые неожиданные возможности для разработчиков.
В своем докладе я расскажу о том, как векторные представления и модели естественного языка используются у нас в Knoema для решения разнообразных задач поиска по огромной коллекции данных.
Также я продемонстрирую как соответствующие подходы могут быть обобщены на самые широкие классы задач и применяться обычными разработчиками для их решения позволяя встраивать элементы искусственного интеллекта в свои разработки не будучи докторами наук.

---

Владимир Бугай
CTO и сооснователь Knoema

Технологический предприниматель на стыке данных, аналитики и машинного обучения.
Сооснователь и технический директор knoema.com - крупнейшего в мире поисковика для данных, которым пользуются полмиллиона человек со всего мира ежемесячно. До этого главный архитектор Prognoz Platform, одного из немногих отечественных продуктов, отмеченных Gartner попаданием в магический квадрат (MQ for BI & Analytics).

Видео Владимир Бугай — О векторных представлениях данных и их использовании в машинном обучении канала 404fest