Все · 45

rss_feed Eugene Yan · 23.04.2023 translateRU

More Design Patterns For Machine Learning Systems

Юджин Янь делится девятью паттернами проектирования ML-систем, которые он наблюдал на практике: однократная обработка сырых данных, human-in-the-loop для сбора меток, аугментация данных, hard negative

Ml Engineering Production Ml Recommendation Systems

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 4181 сл.

rss_feed Eugene Yan · 12.03.2023 translateRU

How to Write Data Labeling/Annotation Guidelines

Юджин Ян рассказывает, как писать руководства по разметке/аннотированию данных — задача, которая на практике оказывается сложнее, чем просто инструкция. Хорошее руководство должно отвечать на пять воп

Data Annotation Machine Learning Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 1120 сл.

rss_feed Eugene Yan · 26.02.2023 translateRU

Content Moderation & Fraud Detection - Patterns in Industry

Юджин Янь разбирает паттерны построения систем модерации контента и обнаружения мошенничества на основе индустриальных статей и инженерных блогов Stack Exchange, LinkedIn, Uber, Meta, DoorDash, Airbnb

Anomaly Detection Content Moderation Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 3186 сл.

rss_feed Eugene Yan · 23.09.2022 translateRU

RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?

Eugene Yan (Ziyou Yan) рассказывает о своём кейноуте на воркшопе ORSUM в рамках RecSys 2022, посвящённом онлайн-рекомендательным системам. Главный вопрос доклада — «стоит ли овчинка выделки»: когда он

Machine Learning Production Ml Recommendation Systems

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 394 сл.

rss_feed Eugene Yan · 04.09.2022 translateRU

Writing Robust Tests for Data & Machine Learning Pipelines

Юджин Ян разбирает, почему тесты для пайплайнов данных и машинного обучения часто ломаются — причём не из-за ошибок в коде, а из-за того, что сами тесты хрупки к изменениям данных и логики. На примере

Data Engineering Ml Engineering Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 4103 сл.

rss_feed Eugene Yan · 08.05.2022 translateRU

Bandits for Recommender Systems

Статья Eugene Yan разбирает применение многоруких бандитов в рекомендательных системах: они полезны, когда данных мало, а неопределённость о предпочтениях пользователей высока, либо когда набор объект

Machine Learning Production Ml Recommendation Systems

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 2852 сл.

rss_feed Eugene Yan · 01.08.2021 translateRU

Bootstrapping Labels via ___ Supervision & Human-In-The-Loop

Юджин Ян разбирает, как получать обучающие метки, когда размеченных данных нет, и рассматривает три подхода: полу-, активное и слабое обучение. Полуобучение генерирует псевдо-метки итеративно; активно

Data Engineering Machine Learning Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 2331 сл.

rss_feed Eugene Yan · 27.06.2021 translateRU

System Design for Recommendations and Search

Юджин Ян разбирает типовой системный дизайн промышленных рекомендательных и поисковых систем, описывая его через матрицу 2×2: оффлайн против онлайн и retrieval против ranking. В оффлайн-среде обучаютс

Ml Engineering Production Ml Recommendation Systems

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 2569 сл.

rss_feed Eugene Yan · 21.02.2021 translateRU

Feature Stores: A Hierarchy of Needs

Юджин Янь разбирает, что такое feature store, и предлагает рассматривать его возможности как иерархию потребностей по аналогии с пирамидой Маслоу. В основании — доступ к признакам (поиск, переиспользо

Feature Stores Ml Engineering Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 4007 сл.

rss_feed Eugene Yan · 07.02.2021 translateRU

DataTalksClub - Building an ML System; Behind the Scenes

Юджин Ян рассказывает о выступлении на конференции DataTalks.Club, где он описал архитектуру ML-системы, построенной для крупнейшей больничной группы Юго-Восточной Азии. Данные из больниц шифруются, п

Healthcare Ai Ml Engineering Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 1055 сл.

rss_feed Eugene Yan · 10.01.2021 translateRU

Real-time Machine Learning For Recommendations

Юджин Ян разбирает, как машинное обучение в реальном времени применяется в рекомендательных системах, отталкиваясь от наблюдения Chip Huyen о том, что китайские компании в MLOps опережают американские

Production Ml Recommendation Systems Vector Search

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 4253 сл.

rss_feed Eugene Yan · 27.09.2020 translateRU

RecSys 2020: Takeaways and Notable Papers

Статья суммирует основные выводы и примечательные доклады конференции RecSys 2020 (22–26 сентября). В этом году усилился акцент на этике, предвзятости и справедливости рекомендательных систем, а среди

Deep Learning Production Ml Recommendation Systems

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 3152 сл.

rss_feed Eugene Yan · 05.07.2020 translateRU

My Notes From Spark+AI Summit 2020 (Application-Specific Talks)

Статья представляет заметки Eugene Yan с конференции Spark+AI Summit 2020, посвящённые прикладным докладам. Рассматриваются фреймворк Zipline от Airbnb для декларативного извлечения point-in-time приз

Data Engineering Machine Learning Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 2950 сл.

rss_feed Eugene Yan · 25.05.2020 translateRU

A Practical Guide to Maintaining Machine Learning in Production

Практическое руководство Eugene Yan по поддержке ML-систем в продакшене, продолжающее его пост о шести малоизвестных проблемах после развёртывания. Автор предлагает около 20 практик, сгруппированных п

Machine Learning Ml Engineering Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 3270 сл.

rss_feed Eugene Yan · 18.05.2020 translateRU

6 Little-Known Challenges After Deploying Machine Learning

Юджин Ян описывает шесть малоизвестных проблем, которые возникают уже после деплоя ML-системы, а не до него. Среди них: незаметные изменения схем данных и утечки данных (например, когда поле hospitali

Data Drift Ml Engineering Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 2842 сл.

rss_feed Eugene Yan · 09.10.2019 translateRU

DataScience SG x ODSC Meetup - Applying ML to Healthcare

Юджин Ян (Eugene Yan) рассказывает о своём выступлении на митапе DataScience SG x ODSC, посвящённом применению машинного обучения в здравоохранении. Он делится кейсом стартапа uCare.ai, который постро

Healthcare Ai Machine Learning Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 718 сл.

rss_feed Eugene Yan · 30.04.2019 translateRU

What does a Data Scientist really do?

Юджин Ян развенчивает распространённые мифы о профессии data scientist: что для неё обязательны PhD, олимпиадная математика и глубокие технические навыки, а основная работа — это машинное обучение и K

Career Advice Data Science Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 1588 сл.

rss_feed Eugene Yan · 06.03.2019 translateRU

DATAx - A Production ML system for SEA's Biggest Hospital Group

Юджин Ян рассказывает о выступлении на конференции DATAx, где представил кейс uCare.ai и Parkway Pantai Group — крупнейшей сети больниц Юго-Восточной Азии. Команда разработала ML-систему, которая прог

Healthcare Ai Ml Engineering Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 883 сл.

rss_feed Eugene Yan · 14.01.2017 translateRU

Image search is now live!

Юджин Ян рассказывает о запуске обратного поиска по изображениям (reverse image search) — продолжении его проекта по созданию API для классификации товаров. Сервис позволяет загрузить картинку и найти

Deep Learning Production Ml Vector Search

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 763 сл.

rss_feed Eugene Yan · 09.12.2016 translateRU

Strata x Hadoop 2016 - How Lazada Ranks Products

Eugene Yan (Ziyou Yan) рассказывает о своём выступлении на конференции Strata x Hadoop 2016 в Сингапуре, где он поделился частью своей работы в Lazada — ранжированием товаров в каталоге и результатах

Production Ml Recommendation Systems Search Ranking

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 145 сл.

rss_feed Eugene Yan · 27.11.2016 translateRU

Image classification API is now live!

Юджин Ян (Ziyou Yan) объявляет о запуске API классификации изображений на Datagene.io — после нескольких месяцев работы. В отличие от API классификации товаров, работающего с названиями, этот API рабо

Ai Products Computer Vision Production Ml

check_circle bookmark thumb_up thumb_down 375 сл.