Доклады
Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни
20 октября, 14:45
II зал
Доклад позволит соориентироваться в плеяде современных алгоритмов машинного обучения в разрезе прикладного использования для электронной коммерции и выбрать необходимые бесплатные библиотеки для реализации задач. Мы поделимся практическим опытом и историями успеха использования данных технологий в продакшн-среде.
Также особое внимание уделим технике использования популярных платформ и библиотек: Apache Spark, Spark MLlib, Hadoop, Amazon Kinesis, deeplearning4j. Отдельно остановимся на особенностях обработки “больших данных”, выборе и разработке параллельных алгоритмов для ML.
Александр Сербул
Руководитель направления контроля качества интеграций и внедрений, 1С-Битрикс
В «1С-Битрикс» курирует направление контроля качества интеграции и внедрений, активно участвует как архитектор и разработчик в проектах компании, связанных с высокой нагрузкой и отказоустойчивостью («Битрикс24»), консультирует партнеров и клиентов по вопросам архитектуры высоконагруженных решений, эффективному использованию технологий кластеризации продуктов «1С-Битрикс» в контексте современных облачных сервисов (Amazon Web Services и др.).
Эксперт в области BigData, нейронных сетей, разработки программного обеспечения, системного анализа и проектирования.
Постоянный спикер отраслевых конференций и семинаров по интернет-тематике («РИФ+КИБ», RIW, HighLoad, РИТ++, CodeFest, FailOver Conference и др.).