Евгений Финогеев - Автоматизация процесса заведения новых товаров на маркетплейс с использованием ML
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023
На Data Fest 2023 в секции Reliable ML с докладом по внедрению ML в процесс заведения новых товаров на маркетплейс выступит Евгений Финогеев, руководитель группы машинного обучения и матчинга в Samokat.tech.
Почти каждый из нас что-то покупал на различных площадках маркетпейсов. Но все ли знают, как туда попадают товары и сколько человеческих ресурсов затрачивается на их добавление на витрину?
В Samokat.tech мы стараемся максимально автоматизировать процесс добавления новых товаров на витрину маркетплейса. Используя модели глубокого обучения, помогаем контенту:
- определять категории товаров
- объединять одинаковые товары в одни группы
- сопоставлять атрибуты между товарами разных продавцов и информацией для данной категории товаров.
Эти три классических задачи машинного обучения позволяют сократить время заполнения одной карточки товара на 40%.
В докладе расскажем про каждую из задач и углубимся в проблемы, с которыми сталкивались: данные, оценка качества, построение прототипа, продуктивизация. Поделимся выводами о качестве, которое удалось достичь, и планами улучшения этих моделей.
Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано на следующей неделе.
Ваш @Reliable ML
#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023
На Data Fest 2023 в секции Reliable ML с докладом по внедрению ML в процесс заведения новых товаров на маркетплейс выступит Евгений Финогеев, руководитель группы машинного обучения и матчинга в Samokat.tech.
Почти каждый из нас что-то покупал на различных площадках маркетпейсов. Но все ли знают, как туда попадают товары и сколько человеческих ресурсов затрачивается на их добавление на витрину?
В Samokat.tech мы стараемся максимально автоматизировать процесс добавления новых товаров на витрину маркетплейса. Используя модели глубокого обучения, помогаем контенту:
- определять категории товаров
- объединять одинаковые товары в одни группы
- сопоставлять атрибуты между товарами разных продавцов и информацией для данной категории товаров.
Эти три классических задачи машинного обучения позволяют сократить время заполнения одной карточки товара на 40%.
В докладе расскажем про каждую из задач и углубимся в проблемы, с которыми сталкивались: данные, оценка качества, построение прототипа, продуктивизация. Поделимся выводами о качестве, которое удалось достичь, и планами улучшения этих моделей.
Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано на следующей неделе.
Ваш @Reliable ML
#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023