25 сентября 2018 / Время работы: 10:00-18:00

Нужно понимать возможности машинного обучения – Александр Сербул, «1С-Битрикс»

Нужно понимать возможности машинного обучения – Александр Сербул, «1С-Битрикс»

От того, насколько ясно вы понимаете возможности машинного обучения, зависит его эффективность в электронной коммерции. Так считает спикер конференции «Интернет вещей», глава отдела контроля качества интеграций и внедрений компании «1С-Битрикс» Александр Сербул. Мы побеседовали с ним об используемых в работе алгоритмах машинного обучения и преимуществах технологии в электронной коммерции.

Интервьюер: IoT Conference (IoT).
Респондент: Александр Сербул (А.С.).

IoT: Здравствуйте, Александр. Скажите, какие алгоритмы машинного обучения вы используете в работе?

А.С.: Мы используем широкий спектр алгоритмов: от статистических до сверточных, рекуррентных и состязательных нейронных сетей. Стараемся сначала выбирать самое простое и адекватно работающее решение, прежде чем лезть в дебри. Активно работаем с данными, используя различные методики обучения без учителя – это помогает более уверенно двигаться вперед в выборе алгоритмов.


IoT: Насколько востребованы на рынке решения для электронной коммерции, использующие машинное обучение?

А.С.: Их востребованность постоянно возрастает, т. к. направление позволяет увеличить конверсию и рентабельность в бизнесе. На нашей платформе работает несколько десятков тысяч интернет-магазинов – все они используют наши облачные сервисы машинного обучения и Big Data.


IoT: Какие преимущества дает машинное обучение в электронной коммерции?

А.С.: Появляется возможность обойти конкурентов, используя методики предиктивного анализа: они позволяют как бы заглянуть в будущее. Также, по нашему опыту, в проектах увеличивается конверсия и снижаются издержки. Это происходит благодаря тому, что задачи, которые раньше требовали привлечения специалистов, теперь автоматизированы.


IoT: Расскажите, какой проект в вашей практике был самым сложным в техническом плане?

А.С.: Самым сложным был проект нейро-чатбота, подсказывающего ответы на вопросы, – его мы делали совместно с мэрией Москвы. Рекуррентный каскад нейросетей не очень хорошо сходился, а достать обучающую выборку на русском языке – большая проблема. Но – справились.


IoT: Расскажите чуть подробнее, чему будет посвящен ваш доклад в рамках конференции «Интернет вещей».

А.С.: В докладе хочется простым языком объяснить принципы эффективного использования машинного обучения в электронной коммерции в контексте Интернета вещей: от голосовых помощников и колонок до умного дома и заказа пиццы, не вставая с кровати. Мы просто поделимся опытом: у нас его в этой сфере и на российском рынке очень и очень много.

Будущее наступает быстрее, чем мы думаем. Поэтому ключ к успеху, по нашему мнению, лежит в ясном интуитивном понимании возможностей машинного обучения в бизнес-задачах.


Зарегистрироваться на V международный форум «Интернет вещей».

Регистрация

Назад
Другие новости
Следите за новостями