 |
Balogh ZoltánData Scientist
|
 |
Palotai VeronikaData Scientist
|
=> Az előadás anyaga itt érhető el
Egy pénzügyi szektor specifikus ajánlórendszer fejlesztésének kihívásai
A Hearsay Systems piacvezető a pénzügyi szolgáltatásokat nyújtó cégek tanácsadói és a klienseik közötti, a szabályozásoknak megfelelő digitális kommunikáció biztosításában világszerte, de főként az amerikai piacon. Átfogó felügyeletet biztosít a pénzügyi szolgáltatók és az ügyfeleik között minden platformon. Előadásunkban szeretnénk bemutatni újonnan alakult csapatunk kihívásait egy tartalomalapú cikkajánló-rendszer fejlesztése közben. Bemutatjuk, hogy miként alakítottuk ki az egyes kategóriákat, majd hogyan kategorizáltuk csoportokba különböző Zero-Shot Topic Classification modellekkel (FlairNLP és Facebook BART) a tartalmakat, valamint milyen metrikákat és tesztelést alkalmaztunk egy kiegyensúlyozatlan (imbalanced) közel 10 évig gyűjtött adathalmazon.
BIO
Balogh Zoltán a Budapesti Corvinus Egyetem gazdaságinformatikus szakán szerzett PhD fokozatot, majd ezt követően különböző data science projekteken dolgozott Európában és Ázsiában. Jelenleg a Hearsay Systems-nél data science csapatában tevékenykedik NLP-s problémák megoldásán.