Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Семинар ПАРМО'2019


17 мая в НИУ ВШЭ - Пермь состоялся семинар ПАРМО'2019, посвящённый прикладным и академическим работам в области машинного обучения (ML). На семинаре были представлены доклады с решением реальных и соревновательных кейсов ML, а также доклады с описанием новых алгоритмов и подходов в области Data Science.

Открыл семинар Олег Черемисин (компания Новомет), рассказав о cвоем решении кейса от Росбанка и Boosters.pro, где нужно было предсказать индекс популярности геолокации для размещения устройств банкоматной сети.

Александр Толмачёв из компании Xsolla подробно описал применение временных рядов в бизнесе и рассказал о поиске эффективного решения задачи прогнозирования временного ряда для определения ожидаемого потребительского спроса на вино.

Выступление Андрея Гаспаряна (Miro) было посвящено использованию графовых статистик для повышения качества скоринга пользователей коллаборативного сервиса на примере Miro.com.

Продолжили семинар преподаватели НИУ ВШЭ-Пермь: Алексей Бузмаков выступил с докладом на тему "ML-метод для анализа рандомизированных экспериментов (A/B тестов)", а Евгений Ожегов рассказал о цензурировании в задачах машинного обучения.

В дальнейшем планируется сделать семинары по ML такого формата регулярными.