Тренировка по машинному обучению

Тренировка по машинному обучению – это открытый митап, на который мы приглашаем участников соревнований по анализу данных, чтобы познакомиться, рассказать про задачи, обменяться опытом участия и пообщаться. 

С докладами выступают успешные участники последних соревнований на Kaggle и других платформах — рассказывают о своих решениях: какие техники и методы использовали они сами, а какие помогли их конкурентам. 

В программе 16 ноября: 

Artur Kuzin, Head of Computer Vision, X5 Retail Group, Kaggle Competition Grandmaster 

Kaggle Open Images 2019 (eng) 

The report will contain: 

1. Description of the dataset and its markup procedures. As well as a description of the metric and its features. 

2. Architecture overview of the best models. 

3. Overview of tricks and hacks from the top3 of each competition. 

4. Approach for quick model training 

Павел Якубовский, Research Engineer, Skoltech; Data Scientist, GeoAlert 

Илья Добрынин, Senior developer, MTS IT; Kaggle Competition Master 

Kaggle Severstal: Steel Defect Detection (rus) 

Из доклада можно будет узнать: 

1. Что такое Synchronous Kernel Only. 

2. Как распознать шейкап на старте. 

3. Как заансамблить 100500 моделей и уложиться в час. 

Владислав Крамаренко, Competitive Data Scientist 

Artificial Intelligence Journey 2019 (rus) 

Владислав расскажет про свой опыт участия в AIJ 2019 и ответит на следующие вопросы: 

1. Способны ли нейронные подходы победить традиционные алгоритмы в тестах по русскому языку? 

2. Способен ли GPT-2 сгенерировать на русском качественное сочинение? 

3. Как применить BERT для расстановки запятых? 

Даниил Анастасьев, Разработчик Алисы, Яндекс; выпускник МФТИ и ШАД 

Artificial Intelligence Journey 2019 (rus) 

В докладе Даниил озвучит своё решение соревнования AIJ 2019 и расскажет: 

1. Возможно ли подготовиться к егэ за неделю? 

2. Готов ли компьютер писать сочинения лучше людей? 

3. Реально ли сохраняться бодрость духа, обучаясь на десятках примеров? 

Сбор участников и регистрация: 14:30. 

Начало докладов: 15:00. 

Адрес: г. Москва, Покровский бульвар, д. 11