До тексту

Машинне Навчання

2019


Забезпечення персоналізованого контенту: Новий рекомендаційний двигун Momspresso

У сучасному цифровому світі, насиченому контентом, надзвичайно важливо доставляти правильний контент правильному користувачеві в потрібний час. Спираючись на нашу попередню роботу над конвеєром даних Momspresso, ми тепер впровадили потужний рекомендаційний двигун, який персоналізує контент для мільйонів користувачів Momspresso. Давайте розглянемо, як ми створили цю систему.

Під капотом: Передовий алгоритм підбору поїздок Quiki

Як технологічний консультант, що працює над Quiki, я радий поділитися інсайтами про один з найважливіших компонентів нашої платформи: передовий алгоритм підбору поїздок. Ця складна система розроблена для вирішення комплексних проблем маршрутизації багатьох транспортних засобів та багатьох запитів у реальному часі, забезпечуючи ефективний та оптимальний досвід спільних поїздок.

2017


Під капотом: Технічні дива Octo.ai

Продовжуючи наш ретроспективний шлях через розробку Octo.ai, настав час глибоко зануритися в технічні інновації, які зробили наш аналітичний гіпервізор революційним у світі машинного навчання. З 2013 по 2016 рік наша команда розсувала межі можливого в аналітиці та МН, створюючи платформу, яка є одночасно потужною та доступною.

Революція в машинному навчанні: Народження Octo.ai

Сидячи тут на початку 2017 року, озираючись на вихор подій, яким був Octo.ai, я сповнений почуттям гордості та захоплення тим, чого ми досягли. Від наших скромних початків у 2013 році до широко визнаного проекту з відкритим кодом, яким ми стали, Octo.ai був на передовій демократизації машинного навчання та аналітики.

2015


AAHIT: Глибокий аналіз технології та показників зростання

Оскільки AAHIT (Передова технологія штучного інтелекту людини) продовжує революціонізувати мобільний пошук для ринків, що розвиваються, настав час ближче поглянути на технологію, що стоїть за цією інновацією, та вражаючі показники зростання, яких вона досягла.

2013


NLPCaptcha: Подолання технічних викликів у CAPTCHA на основі природної мови

Продовжуючи розробку NLPCaptcha, ми зіткнулися і подолали кілька технічних викликів. Сьогодні я хочу поділитися деякими ідеями щодо цих викликів і того, як ми вирішили їх за допомогою Python та різних методів NLP.

0001


Діпанкар Саркар: Технолог та підприємець

Досвідчений технолог та підприємець, я маю великий досвід у передових галузях, включаючи блокчейн, машинне навчання та веб-архітектуру масштабу. Моя кар’єра характеризується невпинними інноваціями, стратегічним мисленням та здатністю швидко адаптуватися до нових технологічних тенденцій.