Объединение данных компании с помощью графа знаний
Тезисы
Графы знаний активно применяются для улучшения пользовательских рекомендаций (амазон, нетфликс), для анализа фондового рынка (goldman sachs), поиска (яндекс, гугл) и даже для поиска новых молекул.

Также это может быть удобным корпоративным инструментом, который объединяет и связывает данные внутри компании из разных источников. Это помогает исследователям, аналитикам и дата саентистам.
Графы знаний активно применяются для улучшения пользовательских рекомендаций (амазон, нетфликс), для анализа фондового рынка (goldman sachs), поиска (яндекс, гугл) и даже для поиска новых молекул.

Также это может быть удобным корпоративным инструментом, который объединяет и связывает данные внутри компании из разных источников. Это помогает исследователям, аналитикам и дата саентистам.
Видеозапись доклада
Информация о спикере
Дмитрий Легчиков
ЦИАН
Senior ML Engineer.
Более 7 лет занимаюсь машинными обучением.
Интересуюсь построением графов знаний (Knowledge graphs) и применением ML алгоритмов на них.
  • Дмитрий Легчиков
    ЦИАН
    Senior ML Engineer.
    Более 7 лет занимаюсь машинными обучением.
    Интересуюсь построением графов знаний (Knowledge graphs) и применением ML алгоритмов на них.
Ксения Вергелес
ЦИАН
Cпециалист по количественным исследованиям.
Увлекаюсь когнитивной психологией, там тоже есть графы!
Координатор Летней Школы Продуктовых исследователей
https://www.letnyayashkola.org/product-research/
  • Ксения Вергелес
    ЦИАН
    Cпециалист по количественным исследованиям.
    Увлекаюсь когнитивной психологией, там тоже есть графы!
    Координатор Летней Школы Продуктовых исследователей
    https://www.letnyayashkola.org/product-research/
Все доклады секции