Человек-вектор и секретные рецепты: сравнение методов получения эмбеддингов для маркетинговых целей

Data Fest Online 2021 ML in Marketing track Телеграм-канал Спикеры: Артем Просветов, к. ф.м. н., Chief Data Scientist at Cleverdata, лектор в ВШЭ, ведущий математик Института Космических Исследований РАН Анастасия Семенова, Аналитик-эксперт (NLP) at Cleverdata, Магистр математики НИУ ВШЭ (факультет математики), Старший преподаватель НИУ ВШЭ, Автор статей на Хабре В нашей работе регулярно приходится преобразовывать пользовательскую историю из неструктурированного вида в n-значный числовой вектор, называемый эмбеддинг. Для вычисления эмбеддингов возможно использовать множество методов из арсенала машинного обучения. Мы провели серию экспериментов с целью определения наилучшего рецепта получения эмбеддингов для решения прикладных маркетинговых задач и будем рады поделиться полученными результатами. Презентация: Посмотреть эфир и список треков и организаторов: Зарегистрироваться на фест и получить доступ к трекам: Вступить в сообщество: Соцсети Data Fest: