Lean ML: рациональный подход к машинному обучению

Обсудим, в каких продуктах важно думать про технологии искусственного интеллекта и в каких случаях машинное обучение может быть точкой роста.

Как максимально эффективно внедрить ML: исследуем технологии, формулируем MVP, постепенно усложняем.

Правильно запускаем эксперименты в продакшн, думаем про продуктовые метрики и создаем удобную ML-инфраструктуру.

Скачать презентацию.

Андрей Законов

Окончил кафедру КТ университета ИТМО. Начинал как fullstack-разработчик, занимался созданием высоконагруженных сервисов, построением продуктовой аналитики, внедрением машинного обучения в существующие продукты и запуском новых AI-first сервисов.

В команде ВКонтакте разработал внутреннюю платформу сбора метрик и систему продуктовой аналитики, создал команду машинного обучения и Big Data, с которой запустили умную ленту ВКонтакте и раздел Рекомендаций.

Андрей Законов
Андрей Законов ВКонтакте

Director of Growth and Research
Эксперт по машинному обучению

Предыдущие доклады спикера