Видео: Эволюция машинного обучения: достижение бизнес-результатов с помощью машинного обучения (иврит)
Экосистема машинного обучения полностью изменилась за эти годы: от задачи обучения одной модели до возможности легкого обучения сотен или даже тысяч моделей.
Но что эта технологическая эволюция означает для бизнеса? Как MLOps и непрерывное обучение могут принести реальную пользу компаниям?
В этой презентации мы рассмотрели основные проблемы машинного обучения за последние годы и способы их решения. Чтобы сделать доклад максимально практичным и полезным, мы также рассказали о пути решения Riskified ML, рассказав о процессе и о том, как современные технологии изменили наш подход к машинному обучению.
При таком понимании предприятия могут использовать возможности машинного обучения для достижения большего успеха.
Андрес работает в Riskified более 7 лет; он возглавляет междисциплинарную команду опытных специалистов по данным и инженеров. За время своего пребывания в должности он сыграл важную роль в создании инфраструктуры компании для обработки и анализа данных, а также руководил комплексными исследовательскими проектами. В настоящее время его команда занимается разработкой передовых инструментов для обнаружения изощренных мошеннических атак, которые помогают Riskified ежегодно предотвращать миллионы долларов потенциальных убытков.
Имея опыт работы в области статистики и социологии, Андрес увлечен использованием технологий машинного обучения для преобразования сложных данных в полезную информацию. Он увлечен технологиями машинного обучения, НБА и футболом.
