Named Entity Recognition (NER) - Распознавание именованных сущностей

На занятии вы узнаете, что такое NER, зачем это нужно и где применяется.

Рассмотрим подходы к решению этой задачи, метрики для оценки качества NER и посмотрим на практические примеры для русского и английского языков.

На вебинаре:

Этот вебинар будет полезен:

Практикующим Data Scientist и ИТ-специалистам, которые хотят глубже погрузиться в область NLP
Людям, освоившими основы машинного обучения, но желающими развиваться в области DS

Узнаем про задачу NER и её применение в современном NLP.

В результате вебинара:

Спикер

С декабря 2023 Consultant GenAI Machine Learning Engineering (Professional Research & Development Engineer I) T-Systems International

Опыт: 3 года опыта в роли Data Scientist (NLP).
Занимается всеми этапами работы: исследование; сбор, обработка и генерация тренировочных данных; PoC; обучение или дообучение моделей; анализ качества моделей; оптимизация моделей и перевод в продакшн.

Основной стек: Python, PyTorch, Tensorflow, AWS, Microsoft Azure, Docker, transformers, GPT, FastAPI, ONNX, Git

Реализованные проекты: Семантический поисковик на основе векторной схожести, инструмент для упрощения текста, голосовой и текстовый ассистент для пенсионеров, классификатор отчётов CRM и прочие.

Образование: BSc: Берлинский университет имени Гумбольдта MSc: Потсдамский университет Otus Certified Educator

Андрей Коняев