company_banner

Отчет с Data Fest⁴ 11-12 февраля



    11-12 февраля в нашем московском офисе состоялась четвертая конференция Data Fest⁴, объединившая исследователей, инженеров и разработчиков, связанных с Data Science во всех его проявлениях. Под катом мы подготовили для вас видеоматериалы с конференции.

    Выступления 11 февраля


    «ML-соревнования». Что дают конкурсы по машинному обучению и чему никогда не научат в университете?


    – «Чему учит kaggle»
    Стас Семенов, Top-1 Kaggle



    – «Соревнования по Machine Learning: возможности, ограничения, подводные камни»
    Александр Фонарев, Rubbles SBDA Group



    «ML в индустрии». Как машинное обучение решает реальные практические задачи компаний?


    – «Технологии гиперлокальных прогнозов погоды»
    Дмитрий Соломенцев, Яндекс



    – «Сегментация юзеров в пространственно-денежных измерениях»
    Евгений Некрасов и Дмитрий Болкунов, Mail.Ru Group



    – «Machine Learning in engineering and industrial applications»
    Евгений Бурнаев, Сколтех, ИППИ



    «ML в социальных сетях». От первого лица: как выглядит машинное обучение в двух самых популярных в России социальных сетях?


    – «Machine Learning at VK»
    Павел Калайдин, Вконтакте



    – «Machine Learning at OK»
    Дмитрий Бугайченко, Mail.Ru Group



    «NLP». Последние достижения и результаты новых подходов машинного обучения в задачах работы с текстами.


    – «Deep Architectures for Natural Language Processing»
    Сергей Николенко, ВШЭ


    – «Machine Learning behind Google Translate»
    Mike Schuster, Google Brain



    «NLP-инструменты». Обзоры и мастер-классы по современным методам анализа и обработки текста и практическому решению задач в NLP.


    – «Векторные представления слов и документов»
    Анна Потапенко, ВШЭ



    – «BigARTM workshop»
    Александр Романенко, МФТИ



    «Скрапинг и сбор данных». С помощью каких инструментов можно добывать данные?


    – «Как собрать датасет из интернета в 2 частях»
    Михаил Коробов, Константин Лопухин, Scrapinghub



    – «Написание пауков, или что делать, когда тебя вычисляют по IP»
    Дмитрий Сергеев, Zeptolab



    Программа на 12 февраля


    «Data & Science». Как применяют машинное обучение в различных научных отраслях?


    – «Научные вызовы анализу данных»
    Олег Бартунов, ГАИШ-МГУ



    – «Обучение машинному обучению на задачах Большого Адронного Коллайдера»
    Андрей Устюжанин, Яндекс



    «Make ML great again!». Разбор известных мифов, предрассудков и плохих практик, захлестнувших на волне популярности DS, ML, BigData и AI. Серия из 5 коротких выступлений:


    Вячеслав Баранов, MyMind



    Юрий Кашницкий, Mail.Ru Group



    Михаил Трофимов, ML Works



    Павел Нестеров, фриланс



    «Artistic Intelligence». Обзоры и демонстрации последних исследований и разработок в машинном преобразовании медийного контента.


    – «Neural style transfer for music»
    Дмитрий Ульянов, Яндекс, Сколтех



    – «Нейросети и творчество. Кто виноват и где грань?»
    Иван Ямщиков, Яндекс



    «ML в науке». В продолжение секции Data & Science, мы разберем кейсы, инструменты и решения с машинным обучением в науке.


    – «Задачи нейронауки, разбор нейрохакатона»
    Алексей Осадчий, ВШЭ
    (нет видео)

    – «ML vs онкология: задачи дизайна и оптимизации терапевтических белков»
    Елена Еричева, BrainGarden



    – «Путь из экономики в Data Science»
    Леонид Данильченко, Game Insight



    «ML Failconf». Спикеры разбирают кейсы, когда машинное обучение оказывалось в роли микроскопа, которым забивали гвозди.


    – «Как собрать датасет из интернета в 2 частях»
    Илья Сайтанов, DSM Group



    – «RL и застенчивый market maker»
    Андрей Черток, Сбертех



    – «Fedor score vs Machine Learning»
    Дмитрий Бугайченко, Mail.Ru Group



    – «Анализ данных в командной строке»
    Николай Марков, Aligned Research

    • +30
    • 5,5k
    • 1
    Mail.Ru Group 863,24
    Строим Интернет
    Поделиться публикацией
    Комментарии 1
    • +1
      Не прошло и 3 месяцев )) (Хотя видео и ранее выкладывали, но как-то неофициально).
      Подскажите, а слайды можно отдельно где-то достать, без видео? Спасибо!

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое