Український форум
інтернет-діячів
20 квітня
Київ, МВЦ (м. Лівобережна)
>5000
відвідувачів
>100
доповідачів
5
напрямів
Артем Чорнодуб
Інститут проблем математичних машин і систем НАНУ


Науковий співробітник в ІПММС НАНУ. Понад 10 років досвіду роботи з алгоритмами машинного навчання, нейромережевими алгоритмами, алгоритмами розпізнавання зображень.

Керував напрямом Computer Vision в компанії ZZ Wolf, до цього приймав участь в розробці інтелектуальних алгоритмів для різних організацій, включаючи Neurologix Security Inc., Postindustria, Samsung, US Air Forces.

Рецензент наукового журналу "Neural Networks" (Elsevier).

Як морочити голову замовнику в Data Science-проектах

11:40—12:20. Інтернет-технології

В наш час швидко зростає попит на «розумні» алгоритми з пулу Data Science, для рішення наступних задач: розпізнавання зображень, визначення тональності текстів, таргетування реклами, рекомендаційні системи тощо.

Однак для таких алгоритмів, з огляду на їх природу, майже ніколи не гарантується абсолютна точність роботи. Оцінка якості роботи може складати від 0% до 100% правильних відповідей, в залежності від способу тестування, даних, що використовуються та бажання розробника продемонструвати хорошу роботу «розумного»алгоритму.

Автор презентує доповідь замовникам, які бажають підвищити якість оцінки проекті, пов’язаних з Data Science. Автор наводить стандартні методи тестування якості таких систем, озвучує підводні камені та різноманітні хитрощі розробника для створення хорошого враження про готовий проект.

iForum-2017