Итоги образовательной программы Финтех Хаба Банка России и Банка ВТБ

Компании работают с огромными потоками текстовой информации. Большая часть которых представляет собой неразмеченные и неструктурированные данные. Для извлечения пользы из подобных данных требуется их систематизация и, следовательно, проведение разведочного анализа. Бизнес-подразделения, как правило, не умеют работать с ML моделями, а привлечение DS специалиста для проведения анализа требует долгого погружения в контекст бизнес-процессов. В докладе представят сервис разведочного анализа текстов, цель которого — в удобной и интуитивно понятной форме помочь бизнес-пользователю без привлечения DS самостоятельно провести разведочный анализ текстовой коллекции. Вы познакомитесь с архитектурой, философией и алгоритмами, лежащими в основе нашего инструмента. Особенностью сервиса является соединение моделей кластеризации и работа над кластерной структурой данных в интерактивном режиме. Спикеры: Антон Удалов СПБПУ, ВЫСШАЯ ШКОЛА ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ФИЗИКИ Студент магистратуры Математические методы анализа и визуализации данных Майя Котыга РГСУ, КАФЕДРА ИТ, ИИ И ОБЩЕСТВЕННО-СОЦИАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ЦИФРОВОГО ОБЩЕСТВА Студент 3 курса специальности Прикладная математика и информатика: математическое и информационное обеспечение экономической деятельности Серафим Боярский СПБПУ, ВЫСШАЯ ШКОЛА ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ФИЗИКИ Студент магистратуры Математические методы анализа и визуализации данных