Event Talks
Наука о данных @ The New York Times
Кристофер Виггинс | TMLS2019
О спикере
Крис Виггинс - доцент прикладной математики Колумбийского университета и главный научный сотрудник The New York Times. В Колумбии он является одним из основателей исполнительного комитета Института науки о данных, отдела прикладной физики и прикладной математики, а также факультета системной биологии, а также факультета статистики. Https://www.linkedin.com/in/wiggins/
О разговоре
Группа Data Science в The New York Times разрабатывает и внедряет решения машинного обучения для решения новостных и бизнес-задач. Преобразование реальных вопросов в задачи машинного обучения требует не только адаптации и расширения моделей и алгоритмов для новых или особых случаев, но и достаточной широты охвата, чтобы знать правильный метод для решения правильной задачи. Спикер сначала расскажет, как методы обучения без учителя, с учителем и обучения с подкреплением все чаще используются в человеческих приложениях для описания, прогнозирования и предписания соответственно. Затем докладчик сосредоточится на «предписывающих» случаях, показывая, как методы из литературы по обучению с подкреплением и причинно-следственным выводам могут иметь прямое влияние на инженерное дело, бизнес и принятие решений в целом.
