Стартовало cоревнование по анализу данных SIBUR Challenge

SIBUR Challenge 2019

Победителей ждут 1.000.000 рублей призового фонда и вакансии в крупнейшей нефтехимической компании России. Участникам предстоит решать производственные и маркетинговые задачи от компании Сибур. В соревновании можно участвовать в одиночку или с командой, в студенческом или общем треке.

Как освоить машинное обучение: мнения экспертов

Как выучить машинное обучение

Тема машинного обучения находится на пике своей популярности, однако новички в этой области сталкиваются с большим потоком информации, который сложно обработать. «Типичный программист» опросил 17 экспертов, какие советы они могут дать начинающим, чтобы не потеряться в море информации и погрузиться в машинное обучение достаточно быстро.

23 марта прошла конференция по машинному обучению SmartMail Conf

SmartMail Conf Machine Learning

23 марта команда Почты Mail.ru провела первую конференцию по машинному обучению SmartMail Conf. В программе конференции были технические доклады команды разработчиков Mail.ru по темам обработки естественного языка, компьютерного зрения и обучения моделей для работы со спамом.

Андрей Кочетов: «Ускорители с гибко программируемой логикой Xilinx для ИИ»

Ускорители с гибко программируемой логикой Xilinx для ИИ

17 октября в МФТИ состоялась лекция «Ускорители с гибко программируемой логикой Xilinx для ИИ» из цикла «Программно-аппаратные решения в области ИИ», организованного Физтех-школой радиотехники и компьютерных технологий МФТИ.

Михаил Цветков: «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI»

3 октября на Физтехе состоялась первая лекция из цикла «Программно-аппаратные решения в области ИИ». Доклад «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI: новые аппаратные платформы и оптимизация на программном уровне» прочитал Михаил Цветков, лидер технической группы Intel в России.

Машинное обучение в HeadHunter: Как докатить ML в прод

Как докатить ML в прод

В блоге на Хабре Александр Сидоров из HeadHunter рассказал о своем опыте внедрения Machine Learning в рекомендательную систему и в поиск по вакансиям. В процессе внедрения разработчики столкнулись с некоторым количеством классических «граблей». Обратите на них внимание, если собираетесь внедрять ML у себя.