Машинное обучение и плавка стали

00:00 — Вступление и идея доклада («7 кругов ада проекта») 00:40 — Постановка задачи: что за печь и что нужно оптимизировать 02:00 — Как устроен процесс плавки и откуда берётся температура 04:30 — Почему всё делается «на глаз» и где здесь проблема 06:00 — Ограничения: нестабильное сырьё и хаос в процессе 08:30 — Формализация задачи: что именно нужно предсказывать 12:00 — Данные: какие есть и почему они плохие 16:00 — Первые попытки решения и наивные подходы 20:00 — Почему простые модели не работают 25:00 — Фичи и инженерия признаков: что реально влияет 30:00 — Итерации, ошибки и неожиданные эффекты 35:00 — Работа с производством и реальностью (не только ML) 40:00 — Что оказалось самым сложным в проекте 45:00 — Финальная модель и результаты 50:00 — Что сработало, а что оказалось бесполезным 55:00 — Выводы: чему научил этот проект 58:00 — Финал и вопросы