2018.10.26 Вопросы конверсии


В ФБ замелькала реклама AI Conference в Москве.
 
Билет 10.т.р.
 
Программа:
 
Владимир Иванов
Sr. Deep learning engineer, Nvidia
"Обучение с подкреплением на практике".
• Общая постановка задачи, построение системы, которая сама учится принимать правильные решения;
• Чем RL отличается от supervised и unsupervised learning? Видеопримеры использования RL;
• Imitation learning. Пример с автономным вождением, а также как это делают в NVIDIA и Tesla. Как набрать и разметить данные;
• Симуляции. Если существует эффективный симуляционный движок, то можно генерировать данные и обучаться на них;
• Как перенести агента в реальный мир? Видеопримеры.
 
Сергей Востриков
Руководитель направления «Маркетплейс и интеграции»
1С-Битрикс
"Инженерный подход к машинному обучению. Примеры реальных побед и поражений".
• Machine Learning – новое изобретательство;
• Сначала задача – потом инструмент;
• Машинное обучение без больших данных;
• Датасатанизм для нормальных людей.
 
Константин Гольдштейн
Ведущий технический евангелист
Microsoft
"Искусственный интеллект и блокчейн: синергия двух технологий"
• Эффективный тандем двух прорывных технологий;
• Как коренным образом меняется привычный ход бизнеса;
• Подводные камни и реальные практики внедрения.
 
Денис Афанасьев
Генеральный директор
CleverDATA
"Тренды рынка аудиторных данных и роль машинного обучения в маркетинговых коммуникациях".
• Особенности развития рынка данных в РФ;
• Тенденции развития рынка за рубежом;
• Регулирование рынка данных, включая GDPR;
• Машинное обучение в маркетинговых коммуникациях;
• Кейсы: результаты применения машинного обучения.
 
Валерий Бабушкин
Начальник управления развития данных в X5 Retail Group, руководитель группы аналитики «Яндекс.Советника», преподаватель ВШЭ
"Uplift-моделирование: зачем и как?"
• Что такое Uplift-моделирование;
• Как оно воздействует на пользователя;
• Как с его помощью снизить отток клиентов;
• Как определить ценовую эластичность клиентов.
 
Дискуссионная панель "AI и IoT: ожидание и реальность".
• Развитие и внедрение AI и IoT в России и за рубежом;
• Проблемы на пути продвижения данных технологий и их решение;
• Противопоставление технологий: как AI и IoT «уживаются» вместе;
• Информационная безопасность;
• Реальные кейсы бизнеса, построенного на AI и IoT.
спикер
Глеб Корнеев
Главный специалист по развитию бизнеса
Dbrain
спикер
Иван Голубев
Руководитель проектов
Just AI
 
Михаил Благутин
Руководитель направления стратегии и развития аналитических и ML сервисов
Яндекс.Облако
"AI-сервисы «Яндекса»: машинный перевод, синтез и распознавание речи, компьютерное зрение".
• Как клиенты «Яндекса» используют распознавание и синтез речи? В каком направлении развивается технология?
• Кому нужен машинный перевод?
• Что умеет «Яндекс» в области компьютерного зрения и какие проблемы эти технологии помогают решить?
 
Сергей Юдовский
Генеральный директор, «Центр Роботизации и Искусственного Интеллекта»
"Влияние использования AI и RPA на экономику будущего".
• Что такое экономика профицита;
• Чем ИИ поможет устаревшей модели экономики;
• Как пережить трансформации в экономике;
• Что такое Индустрия 4.0;
• Кейсы: преимущества робототехники и ИИ.
 
Сергей Николенко
Директор по науке, Neuromation
"Синтетические данные и порождающие модели в глубоком обучении".
• Синтетические данные и различные подходы к их использованию;
• Создание искусственных данных с нуля;
• Современные методы аугментации;
• Кейсы Neuromation в сфере глубокого обучения.
 
Василий Мазин
Директор по научным исследованиям лаборатории Mind Simulation
"Использование гибридных моделей в создании систем искусственного интеллекта".
• Гибридный модульный подход;
• Ядро систем ИИ: структуры и взаимодействие;
• Какие задачи решает интеллектуальное ядро;
• Как развивается разработка ядра ИИ-систем.
 
Игорь Волжанин
CEО
DataSine
"AI и психология - основа маркетинга доверия".
• Влияние психологии и AI на конверсию в маркетинге;
• Машинное обучение для персонализированных коммуникаций;
• Персонализация – от профилирования до анализа результатов;
• Бизнес-кейсы DataSine.
 
"Вопрос конверсии. Применение Data Science в финансовых транзакциях".
• Подготовка и анализ банковских транзакций;
• Построение предиктивных моделей;
• Опыт взаимодействия с QIWI и решение банковских кейсов.
спикер
Роман Доронин
CEO
EORA
спикер
Дмитрий Замалеев
Ведущий аналитик
QIWI
 
---------------------------------------------------------
 
Российский ИИ интересен тем, что персонажи часто ошиваются вокруг "больших данных" в том числе не совсем легально полученных и "спикеры" частенько проговариваются или приводят примеры, где можно увидеть, как на самом деле относятся к "клиенту" добытчики новой нефти.
 
Ну ладно, глянул по компаниям - интересовало портфолио:
 
С киви, икс5, нвидиа, майкрософтом, яндексом, 1с в принципе все понятно - у людей бизнес.
 
Успешные технари - http://cleverdata.ru/
 
Не палятся откровенно заявляя, что клиент для них говорящее мясо, но проектов пока нет -
https://datasine.com/about-us/
 
Стартап Майнд Симулейшн - https://mind-simulation.com/
 
Стартап - Neuromation -
https://neuromation.io/#solutions
 
Центр роботизации -
http://rparussia.ru/electroneek/ -
Кейсы внедрения только по запросу
 
Стартап -
https://dbrain.io/
 
Чат боты - https://just-ai.com/
 
Собственно и все. Добавим в копилку, но видно, что Российская сцена, как и писал раньше - https://romansmirnov.org/106 , не очень большая.
 
Почему?
 
Ответ очевиден - очкарики сосредоточились на "интернете" или каких то узких тех.решениях - хотя например ИИ, который бы шарился по контрактам госзакупок или занимался наружкой вместо (точнее вместе) топтунов, анализировал карьерные перемещения персонажей например из Росимущества - МинЭкономРазвития, принес бы на порядок если не два больше плясок вокруг "кукис" пока еще не озабоченных прайвиси Российских граждан.
 
А то, что они рано или поздно этим самым прайвиси озаботятся - это абсолютно точно.
 
 
 
Хорошо бы, если наши "стартаперы" прочитали хотя бы, что тут например написано:
 
Amazon - https://www.amazon.co.uk/gp/help/customer/display.html?nodeId=201909010
AppNexus - https://www.appnexus.com/en/company/platform-privacy-policy
Bing - https://privacy.microsoft.com/en-us/privacystatement
Chartbeat - https://chartbeat.com/privacy/
comScore - https://www.comscore.com/About-comScore/Privacy-Policy
Concert - https://www.voxmedia.com/pages/cookie-policy
Criteo - https://www.criteo.com/privacy
Digital Advertising Alliance - https://youradchoices.com/privacy-policy
Facebook - https://www.facebook.com/about/privacy/update
Google - https://www.google.com/about/company/user-consent-policy.html
Index Exchange - http://www.indexexchange.com/privacy/
Integral Ad Science - http://www.integralads.com/privacy-policy
Keywee - https://keywee.co/privacy-policy/
Moat - https://www.oracle.com/legal/privacy/services-privacy-policy.html#your_choice
Movable Ink - https://movableink.com/legal/privacy
OpenX Technologies - https://www.openx.com/legal/privacy-policy/
Piano - https://piano.io/privacy-policy/
PowerInbox - https://powerinbox.com/privacy-policy/
PubMatic - https://pubmatic.com/legal/privacy-policy/
RhythmOne - https://www.rhythmone.com/privacy-policy#JH1yVpthPWg5q6pw.97
RhytmOne LLC - https://www.rhythmone.com/landing/gdpr
Rubicon Project - http://rubiconproject.com/rubicon-project-yield-optimization-privacy-policy/
Sovrn - https://www.sovrn.com/privacy-policy/
Taboola - https://www.taboola.com/privacy-policy
Teads - https://teads.tv/privacy-policy/
TrustX - https://trustx.org/rules/
YieldMo - https://www.yieldmo.com/privacy/

Предыдущая:


Следующая:

не грозят