Артем art_pro

Тема анализа данных и Data Science в наши дни развивается с поразительной скоростью. Для того, чтобы понимать актуальность своих методов и подходов, необходимо быть в курсе работ коллег, и именно на конференциях удается получить информацию о трендах современности. К сожалению, не все мероприятия можно посетить, поэтому статьи о прошедших конференциях представляют интерес для специалистов, не нашедших времени и возможности для личного присутствия. Мы рады представить вам перевод статьи Чип Хен (Chip Huyen) о конференции ICLR 2019, посвященной передовым веяниям и подходам в области Data Science.

Компания CleverDATA занимается разработкой платформы для работы с большими данными. В частности, на нашей платформе есть возможность работать с  информацией из чеков онлайн-покупок. Перед нами стояла задача научиться обрабатывать текстовые данные чеков и строить на них выводы о потребителях для создания соответствующих характеристик на бирже данных. Было естественно для решения этой задачи обратиться к машинному обучению. В этой статье мы хотим рассказать про проблемы, с которыми встретились при классификации текстов онлайн-чеков. 

Источник

Представляю вашему вниманию перевод статьи «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение» о том, как искусственный интеллект применяется для создания музыки. Автор не использует нейронные сети для генерации музыки, а подходит к задаче, исходя из знания теории музыки, на основе мелодии и гармонии. Другой особенностью статьи является метод сравнения музыкальных произведений на основе матриц самоподобия. Такой подход, конечно, не является исчерпывающим, но он полезен как промежуточный шаг для генерации качественной музыки методами машинного обучения.

Взлет интереса к машинному обучению во многом связан с тем, что модели способны дать ощутимый прирост прибыли в областях, связанных с предсказанием поведения сложных систем. В частности, той сложной системой, чье поведение предсказывать выгодно, является человек. Обнаружить мошенничество на ранней стадии, выявить склонность клиентов к оттоку – эти задачи возникают регулярно и уже стали классическими в Data Science. Безусловно, их можно решать различными методами, в зависимости от пристрастий конкретного специалиста и от требований бизнеса.

У нас была возможность использовать нейронные сети для решения задачи по предсказанию поведения людей, а специфика области применения была связана с индустрией красоты. Основной аудиторией для “опытов” стали женщины. Мы по сути пришли к вопросу: может ли искусственная нейронная сеть понять настоящую нейронную сеть (человека) в той области, в которой даже сам человек еще не осознал своего поведения. Как мы ответили на этот вопрос и что у нас получилось в итоге, можно узнать далее.

В руках нашей команды из CleverDATA оказался уникальный материал – около 100 тыс. страниц англоязычных блогов, посвященных бьюти-сфере. Этот корпус к нам попал благодаря желанию одной косметической корпорации узнать законы, по которым «работает» блогосфера. Компания хотела эффективнее взаимодействовать с бьюти-блогерами – получать больший рекламный эффект, отдавая свои продукты в добрые руки лояльных авторов.
 

Источник