Алгоритмы, лежащие в основе поиска в электронной коммерции, проделали долгий путь от традиционных технологий поисковой индексации до машинного обучения. Интеграции современных достижений ИИ в ретейле привела к стремительному росту понимания поисковых запросов покупателей.
Доклад Алисы Жилы, ведущего датасайнтиста Target Corp., на очередном вебинаре НТРт и HITS ТГУ, является обзором технологий текстовой классификации, основанной на нейросетях, используемых в поисковике большой ретейловой компании.
Мы рассмотрим основные сценарии использования применения текстовых классификаторов; поймем, почему применение одних общеизвестных архитектур нейросетей лучше, чем других; обсудим, какие эвристики аугментации тренировочных данных можно использовать, опираясь на уже имеющиеся данные, обычно доступные в ретейл-компаниях.
Рекомендуемая подготовка:
* Общее знакомство с архитектурами Recurrent Neural Network (RNN) и Convolutional NN (CNN).
* Статья Yoon Kim (2014)
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
* Ye Zhang, Byron Wallace (2015)
A Sensitivity Analysis of (and Practitioners' Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
Вебинар пройдет 15 декабря, в 10:00 МСК (14:00 по Томску). Регистрация -
https://us02web.zoom.us/webinar/register/1515989556145/WN_TquI52hETkOOsvCTUW-zQQ
