Big Data: семантический анализ данных и машинное обучение

Модератор секции

Управляющий партнер Global Innovation Labs LLC, серийный предприниматель, член экспертного совета ИТ кластера Фонда Сколково. Занимается исследовательскими разработками и «ангельскими» инвестициями в проектах, связанных с большими данными.

Игорь БалкGlobal Innovation Labs

Анатолий Левенчук — TechInvestLab. «Нейронные сетки: покруче интернета»

Если интернет — это газеты-на-стероидах, телевидение-на-стероидах и библиотека на-стероидах, то нейронные сетки — это софт-на-стероидах, который может модифицировать информацию и даже подсказать, как лечить определенную болезнь.

Николай Анохин — MailRu Group

«Использование машинного обучения на больших данных на примере задачи классификации интернет-пользователей». Как предсказывать заданные характеристики пользователей для эффективного таргетирования.

Евгений Смирнов — Numbuster

«Как выявить и правильно использовать паттерны поведения в социальном графе с помощью Machine Learning».

Фиксировать неочевидные связи между пользователями и с помощью этой информации улучшать качество холодных звонков, выявлять лидеров мнений и т.д.

Владислав Флакс — OWOX

«Google BigQuery. Особенности сбора, обработки и использования данных». Гид по работе с сервисом.

Василий Суханов — SAP

«Ассоциативные правила и анализ больших массивов данных на примере платформы SAP HANA».

Платную версию презентаций (с голосовыми записями выступлений) вы можете скачать тут (кнопка «Итоговые материалы»).

Благодарим за поддержку мероприятия компанию Data-Centric Alliance (programmatic-партнер), Сбербанк (партнер чемпионата по анализу данных), центр Digital October, банкетный комплекс «Октябрь Event Hall» и других партнеров.

Путеводитель по материалам конференции ICBDA 2015

Трек «Бизнес»

Секция 1. Big data для финансового и страхового сектора

Секция 2. Big data для реального сектора экономики

Секция 3. Big data в ритейле

Секция 4. Big data в рекламе

Трек «Технологии»

Секция 1. Семантический анализ данных и машинное обучение

Секция 2. Анализ и классификация данных

Подведение итогов чемпионата среди data scientists.

Дополнительные материалы:

• Фотоотчет с конференции ICBDA 2015
• Мир big data в 8 терминах
• Как и зачем переходить на data-driven маркетинг?
• Как устроен рынок big data в России
• 7 подкастов о data science и машинном обучении
• Чем полезны большие данные для рекламного бизнеса?
• Подтяни бигдату. Курсы и полезные ссылки по теме data science
• Какая команда нужна для работы с Big Data?
• Тренды в ТВ, о которых полезно знать рекламодателю
• 6 современных тенденций в финансовом секторе
• Как устроены нейронные сети?
• 10 причин выбрать programmatic-рекламу
• Большие данные vs. государство (колонка на «Эхо Москвы»)
• Как зарождалась эра Big Data