​​

10 миллионов классов, или 4 способа решить задачу Record Linkage

Сейчас в тренде собирать информацию обо всем, что можно идентифицировать: о компаниях, людях, товарах. Однако, решая эту задачу вы непременно столкнетесь с необходимостью определять, какая информация относится к одинаковым объектам, а какая к разным. Этот тип задач называется Record Linkage, и моя команда уже несколько лет успешно решает их в различных контекстах. На митапе я поделюсь опытом, покажу несколько способов, начиная от классического ML и вероятностных методов, заканчивая глубоким обучением.

Михаил Хрущев, Контур

Active Learning для Named Entity Recognition

Посвятим доклад тому, как разметить 10 000 сущностей без привлечения асессоров и не сойти с ума. 

Тимофей Ефимов, eLama

​​

Саентист тоже программист

Исследования больше не проводят руками, а используют для этого компьютеры. Но культура программирования пока плохо распостранена среди дата-саентистов. Я думаю, что нам нужно брать на себя больше ответственности: отвечать не только за финальную модель, но и за весь процесс извлечения и обучения. В докладе я поделюсь опытом написания воспроизводимого и хорошо поддерживаемого кода ML-пайплана.

Николай Пермяков, Tinkoff