Международные научные конференции помогают следить за трендами в индустрии, узнавать о передовых разработках ведущих компаний, университетов и рассказывать о себе. Конечно, это относится только ко времени, когда мир не погружён в пучину пандемии.

До того, как все страны перешли на режим самоизоляции, мы командой Яндекс.Толоки успели съездить на конференцию WSDM (произносится как wisdom), чтобы провести туториал по краудсорсингу, презентовать нашу статью и пообщаться с коллегами по цеху.

Меня зовут Алексей Друца, я руководитель отдела эффективности и развития управления краудсорсинга и платформизации в Яндексе. В компании занимаюсь теоретическими и прикладными исследованиями в областях, связанных с дискретными алгоритмами, теорией аукционов, машинным обучением, анализом данных и вычислительной математикой. За время работы я опубликовал более 20 научных статей, в том числе в рамках конференций NIPS, KDD, WWW, WSDM, SIGIR и CIKM. В этом посте расскажу о своих впечатлениях после посещения WSDM, а также сделаю небольшой обзор самых интересных докладов.


Плакат конференции

Толока — крупнейший источник размеченных людьми данных для задач машинного обучения. Каждый день в Толоке десятки тысяч исполнителей производят более 5 миллионов оценок. Для любых исследований и экспериментов, связанных с машинным обучением, необходимы большие объёмы качественных данных. Поэтому мы начинаем публиковать открытые датасеты для академических исследований в разных предметных областях.

Сегодня мы поделимся ссылками на первые публичные датасеты и расскажем о том, как они собирались. А ещё подскажем, где же правильно ставить ударение в названии нашей платформы.

Продолжаем рассказывать о том, как в Яндексе и других крупных компаниях используют краудсорсинг. В предыдущем посте мы говорили о беспилотниках и качестве поиска товаров.

Сегодня вы узнаете о применении Толоки для обучения Алисы, пополнения Справочника и модерации комментариев. Все подзаголовки кликабельны и ведут на записи докладов. Поехали!

Вот уже полтора года в Яндексе для совершенствования поисковых алгоритмов и технологий машинного интеллекта применяется платформа Толока. Может показаться удивительным, но все современные технологии машинного обучения в той или иной степени нуждаются в человеческих оценках.

Люди оценивают релевантность эталонных документов поисковым запросам, чтобы на них ориентировались формулы ранжирования в поиске; люди переписывают аудиозаписи в текст, чтобы на этих данных настроился алгоритм голосового распознавания; люди размечают изображения по категориям, чтобы, натренировавшись на этих примерах, нейронная сеть дальше делала это без людей и лучше людей.



Все это можно делать в Толоке, которая является краудсорсинговой платформой и помогает найти тех, кто решит вашу задачу. Сегодня она переходит в статус беты и отныне открыта для всех внешних заказчиков. Так что пришло время рассказать вам подробно о самой платформе и о том, с какими неожиданными сложностями мы сталкивались в процессе работы над ней, поделимся своими наблюдениями и объясним, как Толока может помочь именно вам.