AiConf

Конференция завершена.

Ждем вас

на AiConf

в следующий раз!

Превращаем нейросети в SOTA и для табличных задач

Академические исследования

Аналитика / другое
Machine Learning
Рекомендации / ML
ML

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Градиентный бустинг — SOTA для работы с табличными данными. Олег расскажет, какие архитектуры нейронных сетей использовать и как именно их обучать, чтобы догнать по качеству бустинг и впоследствии в режиме end-to-end строить модели одновременно на структурированных и слабоструктурированных данных.

Целевая аудитория

Data Scientist'ы, MLOps, Project Manager'ы, Business Owner'ы.

Тезисы

Табличные данные являются основной Data Science на практике и присутствуют в абсолютном большинстве задач. Несмотря на прорывы нейросетей в компьютерном зрении и NLP, в табличном домене нейросети показывают слабые результаты, проигрывая классическим моделям градиентного бустинга.

В последнее время статус-кво меняется — нейросети на табличных данных появляются все чаще как в статьях, так и в решениях победителей соревнований на Kaggle.

В докладе мы расскажем про наше исследование State of the art табличных нейросетей: рассмотрим актуальные тенденции, покажем лучшие найденные техники и дадим практические советы. Мы расскажем, как первыми в финтехе покрыли табличными нейросетями ряд важных бизнес-задач, принося существенный финансовый эффект и открывая новые горизонты моделирования.

Олег Сидоршин

Альфа-Банк

Middle Data Scientist в Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка, Kaggle Competition Master.

Видео