Согласно аналитическим отчетам ведущих консалтинговых компаний, 2018-й стал годом полномасштабного внедрения продуктов, основанных на искусственном интеллекте, в бизнес-процессы розничных сетей. В Украине тренд пока еще не получил массового распространения, однако многие крупные игроки проявляют интерес к подобного рода решениям — пытаются первыми внедрить их и получить конкурентное преимущество в своей индустрии.
На встрече рассмотрим самый востребованный класс задач — оптимизационный, включая максимизацию прогнозируемых продаж.
Чтобы создать востребованный продукт, необходимо правильно разобраться в ожиданиях заказчика, подобрать алгоритм (или набор алгоритмов), набор данных, решить важные инфраструктурные вопросы. Про эти и другие подводные камни поговорим на встрече.
Цель встречи — определить круг потенциальных проблем и узких мест создания продукта, а главное, понять что с этим делать, и как их избегать.
Доклад нацелен на дата-сайентистов, дата-аналитиков, бизнес-аналитиков, разработчиков Python, которые интересуются темой datascience.
Желательно базовое знание основных концепций машинного обучения.
Наличие ноутбуков не обязательно.
Докладчики:
Владимир Кучканов (DataScientist, Competera) — доменный эксперт в прогнозировании продаж и ценообразовании с более чем 10-летним опытом в бизнес-аналитике. Полтора года провел в Дублине (Ирландия), где был членом Европейского комитета по ценообразованию в компании Mars, Inc.
За год в DS успел поработать с основными алгоритмами машинного обучения, включая градиентные бустеры и нейросети.
Федор Наврузов (DataScientist, Competera) — большой поклонник анализа данных и соревновательного машинного обучения, Kaggle эксперт. Участник и лектор UkrainianDataScienceClub.
Более пяти лет экспертизы в fashion-ритейле, FMCG и onlinemarketplace доменах. Мультиинструменталист-любитель.
Стоимость билета: 100 грн.
Мероприятие в Facebook: https://www.facebook.com/events/305299660081856/
Программа:
19:00–19:15 Знакомство
19:15–20:00 Первая часть доклада
20:00–20:15 Перерыв
20:15–21:00 Вторая часть доклада
